JINWOOJUNG

Linux 환경에서 개발 시 이전까지는 Visual Studio Code를 기반으로 작업하였다. 하지만 통합코드를 기반으로 대회를 준비하면서 Git을 사용하게 되고, Git 충돌이나 Commit 간의 차이를 확인할 때 Sublime Merge를 많이 사용하게 되면서 주 개발 툴도 Sublime Text로 바뀌게 되었다. 오늘은 간단하게 Sublime Text & Sublime Merge Install에 관하여 정리하고자 한다.Development EnvironmentUbuntu 20.04 Sublime Text여러 방법이 있지만 apt를 통해 설치하는 것을 추천한다.https://www.sublimetext.com/docs/linux_repositories.html Linux Package Manager..

CUDA 설치 이후 YOLO Deep Learning Model을 c++ 환경에서 동작시키기 위하여 cuDNN 설치가 추가적으로 요구된다. cuDNN 설치 이전, CUDA가 개인의 GPU 환경에 맞게 설치되었다는 가정하에 진행하겠다.  cuDNN을 설치하지 않으면, 위와 같이 딥러닝 모델을 동작시키는 과정에서 OpenCV 내 dnn 관련 함수들이 포함되어있지 않아 core dumped가 발생한다. 따라서 cuDNN을 설치하여 연결시켜줘야 한다.  cuDNN 설치https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 위 주소로 들어가 cuDNN을 설치한다. cuDNN Version을 선택하기 위해서는, 자신의 환경에 설치된 CUDA Version을 우선적으로 알아야 한다.   ..

접근법 처음에는 0번째 부터 수열의 값을 체크 해 가면서 Max값을 다른 변수에 저장하고 해당 변수보다 큰 값이 있다면 Count를 1개씩 증가시키면서 변수를 Update하는 식으로 구현하였다. 너무 쉬운 감이 있었지만 역시 틀렸다. 10 20 5 12 17 30 다음과 같이 순열이 있다고 하자. 그러면 처음 접근법처럼 시도하면 Max = 10, Cnt =1일 것이다.하나씩 주어진 순열과 비교 해 나가면, Max = 20, Cnt = 1이고 그 뒤로 5,12,17은 전부 20보다 작아서 Count 하지 않고, 마지막 30만 Count 되어서 Max = 30, Cnt = 3으로 가장 긴 증가하는 부분 수열의 길이는 3이 된다. 하지만 5, 12, 17, 30 이 더 긴 증가하는 부분 수열로, 길이는 4가 ..

접근법 LCS(Longest Common Subsequence, 최장 공통 부분 수열)문제는 두 수열이 주어졌을 때, 모두의 부분 수열이 되는 수열 중 가장 긴 것을 찾는 문제이다. 여기서 부분 열은 상대적인 순서를 유지해야 하는데, 예를들어 ACAYKP의 부분 수열은 ACA, ACP, CYK, CAP 등 순서를 유지한 부분 수열이다. DP의 대표적인 문제 중 하나로, 스트링 편집 거리와 유사하게 접근해 볼 수 있다. 위에서 주어진 예시를 이용하면 "ACAYKP", "CAPCAK"의 LCS를 찾아야 한다. 스트링 편집 거리와 같이 한 문자열은 고정시켜 두고, 나머지 하나의 문자열 중 하나씩 증가시키면서 비교 해 보자.  ACAYKPC0  "C"와 "A"의 LCS는 없다. 따라서 0이다. ACAYKPC01..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.tistory.com/86 [ 영상 처리 ] Ch11. Computational Photography(1)본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jinwoo-jung.com Computati..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.com/79 [ 영상 처리 ] Ch9. Local Feature Detection and Matching(4)본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jinwoo-jung.com 이번 시간부터..

Topological Sorting(위상 정렬)을 배우기 전, 비순환 유향 그래프에 대해서 알아보자. 구체적인 코드보다는 동작과정에 집중한다. Directed Acyclic Graph(DGA) 비순환 유향 그래프DAG는 싸이크링 없는 유향 그래프이다.   왼쪽 그래프가 DAG에 해당된다. 만약 $b Node \to c Node$의 방향이 반대면, 오른쪽과 같이 Cycle이 발생하게 된다. 이와 같은 Cycle이 존재하는 유향 그래프에서는 Topological Sorting을 적용할 수 없다. Topological Sorting 위상정렬 위상 정렬은 DAG에서 정점들을 선형으로 정렬하는 것이다. 이때, $x Node \to y Node$의 간선이 존재하면, $x Node$는 $y Node$보다 앞에 위치하..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.Before This Episodehttps://jinwoo-jung.com/83 [ 영상 처리 ] Ch8. Clustering and Segmentation(2)본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jinwoo-jung.c..