Jooo's life story

링크 : http://www.mybroccoli.co.kr/web/template/ 몇일 전 와이프가 생활비를 엄청나게 많이 오버하여, 인터넷을 뒤졌다. 왜냐하면, 생활비 카드가 내 명의로 되어 있기 때문에, 와이프는 얼마를 썼는지 확인할 수 없었기 때문이었다. 아무리 찾아봐도.. 그런 프로그램이나 사이트는 찾지 못했다. 그러던 오늘.... 페이스북에서 브로콜리 앱을 발견.. 설마 설마 하며, 나의 폰, 아이폰에 앱을 설치하고, 공인인증서를 다운로드 후 개봉 박두... 헐~~~ 대박임.. 내가 찾던 프로그램을 이렇게 자~~알 만들어놓다니.. 아래는 실제 캡쳐 화면... 이 앱의 용도는1. 가계부 : 이거 대박 편함.. --> But, 이건 정말 조금만 더 기능 개선하고, 추가하면 대박임~~~!!!2. 계..

​ 스투키를 구매한지 2달.. 2달만에 무름병이 걸렸다 무더위에 에어컨을 엄청나게 틀어대서 그런듯 하다 처음에는 한 개의 스투키가 물렀다 그래서 가위로 댕강~~~ 이틀 후 또 하나의 스투키가 희생되었다 더이상 안되겠다싶어 뿌리채 뽑았다 상태가 이상한? 무름병이 전염된듯 한 스튜키를 조금씩 잘라나갔다 최대한 많이 살리기위해 조금씩 잘랐다 그리고 간접적으로 햇빛이 들도록 하고 신문지위에 말렸다. 하루 정도 지나니, 잘라낸 부분은 잘랐음에도 불구하고 무름병이 진행되었고 무름병이 전염된 부분을 덜 자른 스투키도 조금씩 무름병이 진행되었다 한 6시간 단위로 스투키를 관찰하며 잘라진 스투키에 무름병이 진행되지 않았나 체크를 하였다 잘려진 부분은 하루 정도 지났더니, 마르면서 무름병이 여전히 진행되었다. 자른다고 잘..

Face Alignment WarpingCode : https://github.com/t0nyren/piecewiseAffinecode : https://github.com/dougsouza/face-frontalization 얼굴 검출->랜드마크 검출 -> 정면으로 와핑1. 입력 : 영상 및 input Landmark , Target Landmark2. 알고리즘1. Landmark를 기준으로 dx, dy 맵 생성2. delaunay 삼각 분할 생성3. Grid의 위치에서 삼각형과 관계를 통해 weight 값 계산하고, dx, dy 업데이트4. dx, dy를 이용하여 보간하면서 warping 얼굴 데이터베이스 활용 Code : https://github.com/t0nyren/AverageFace 매트랩으..

Face Alignment Code : https://github.com/junyanz/FaceDemoPaper : http://people.eecs.berkeley.edu/~junyanz/projects/mirrormirror/mirrormirror_large.pdfSite : http://people.eecs.berkeley.edu/~junyanz/projects/mirrormirror/CLM(Constrained Local Models Tracking) Paper http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/papers/BMVC06/cristinacce_bmvc06.pdf

짧다면 짧고 길다면 긴 30여년의 인생을 사는 동안 느끼고 경험한 생각들이 매우 많다 알딸딸한 기분으로 지금 가장 생각나는 것은 사람의 간사함이다 배가 고프면 먹을 것을 찾고 먹을 것의 소중함을 간절히 느끼지만 어느순간 배가 부르면 먹을 것의 소중함을 잃는... 사람이란 그런 것이다 현재가 가장 힘이 들고 과거의 고통은 추억이 되는... 나는 사람이다 그래서 나의 간사함을 인정한다 나의 간사함을 인정한 덕분인지는 모르겠으나 가끔 나는 나를 막다른 골목으로 내몬다 나는 나의 간사함을 인정하니까... 직장도 구하지 않은채 2달 전에 사직 의사를 밝혔다 나의 명분은 내가 나간 후 회사의 피해를 최소화 하는 것이었다 그게 나를 믿고 채용해준 그 사람에 대한 보답이라 믿었다. 근데 한 달이 지나서야 구직 공고를 ..

강북구 수유 맛집 춘천골 예전에 춘천에 가서 원조 닭갈비를 먹어봤었다. 수유에 춘천에서 파는 직화 닭갈비가 있다. 낮에 가면 구워주는 사람이 없고, 저녁에 가면 초벌구이해서 나오므로 쉽게 구워먹을 수 있다. 정말 정말 맛있다. 헌데, 식사를 안하고 가면 얼마나 먹어야 배가 부른지 감이 안온다. 기본적인 배는 채우고, 그 뒤에 소주 한잔 곁들이기 위해 간다면 적당한 가격에 맛있는 소주 한잔을 기울일 수 있지 않을까?? ㅋ 아 주차장은 뒤편에 있는데, 몇 대 주차 안되니, 도보를 이용하시길 위치는, 강북 구청 사거리에서 광산 사거리 방향으로 조금만 올라가면 우측에 있음

드디어 나도 30평대로 이사를 했다.30평대로 이사를 하면 서재를 가지고 싶었다. 몇날 몇일 어떤 책상을 살까.어떤 책장을 살까 고민을 많이 했다. 사실 머니만 충분했어도, 두닷 오울루 책상을 구입했을 것이다.하지만, 와이프 왈, 어짜피 스틸이고, 원목도 아니라면 그냥 싼거 사라고오더를 주셨다. 결정 장애인지, 와이프의 조언 때문인지어쨋든 콰트로 1406으로 결정하고구입~~~ 두닷 콰트로 책상 2개와 스택 책장 1200 4단 조립 완성 조립후 느낀점1. 책상은 조립할 때 먼가 딱 맞아 떨어지는 느낌이 들지 않는다.조립을 잘못했을 수도 있지만, 코너에 가로 세로 스틸 잡아주는 삼각형 모양의 철제물이 있는데, 이 부분이어딘지 아구가 잘 맞지 않았다. 2. 책장은 설명서를 잘 읽어본다고 봤는데,실수한 부분은 ..

Alexnet Introduction 기계 학습을 통한 객체 인식의 경우 데이터 셋을 필요로 한다.하지만, 기존에는 적은 양의 데이터 셋만 공개되어 단순한 인식 과제들만 수행되었다.최근에는 LabelMe와 ImageNet와 같이 많은 수의 데이터셋가 존재한다. LabelMe는 수백에서 수천 개의 완전히 분할된 영상으로 구성되며, ImageNet은 2만 2천개의 카테고리를 갖는 1,500만개의 정답있는 고해상도 영상으로 구성된다. 이렇게 수많은 데이터를 학습시키기 위해서는 좀 더 큰 학습 능력을 가진 모델이 필요함CNNs이 이러한 모델로 여겨진다.CNNs은 신경망의 깊이와 폭 변화로 제어 가능함.CNNs은 표준 Feedforward 신경망과 비교할 때, 훨씬 더 적은 수의 연결과 파라미터를 갖기 때문에좀더..

C++ Code : https://github.com/Xonxt/frst/blob/master/frst.h

http://laonple.blog.me/220654387455CNN backpropagation : http://www.slideshare.net/kuwajima/cnnbpConvolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) 컨볼루션 인공 신경망은 일반적인 인공 신경망과 매우 유사하다 : 그들은 학습 가능한 가중치와 바이어스를 갖는 뉴런을 구성한다. 어떤 입력을 수신한 각각의 뉴런은 내적을 수행하고, 선택적으로 비선형(non-linearity)를 따른다. 전체 네트워크는 여전히 하나의 미분가능한 score 함수로 표현된다 : raw 영상의 픽셀로부터 클래스 점수로 그리고, 그것들은 여전히 마지막 레이어에서 loss 함수를 가지고 있으며, 인공 신경망에 학습을 위해 적용되..