로봇이 되고픈 부엉이

https://download.cnet.com/DICOM-Converter/3000-2129_4-75860085.htmlDICOM 영상을 다른 format으로 바꾸자 SRCNN을 하는 중에 우선 GIT HUB라는 오픈소스 소프트웨어 사이트에 나와있는 아주 탁월한 샘플을 발견했다. (다음은 링크이다. https://github.com/tegg89/SRCNN-Tensorflow) 여기에서 하라는 대로 하면 정말 우리가 원해왔던 SRCNN을 해볼 수 있는 것이다. 그래서 정작 우리가 해야하는 과제인 DICOM을 Training set 입력으로 주고 싶었던 것이다. 그런데 문제는 오픈소스 코드를 일일히 뜯어 봐야한다는 것이다. 뜯어보던 와중 결국 우리는 DICOM를 PNG나 BMP로 바꿔줘야 한다는 것을 깨달았..

SRCNN 학습시켜보기1 - SRCNN에 대한 유래 SR, 즉 초해상도에 대하여 앞에서 설명한 바가 있다. https://biomnic.tistory.com/category/Deep%20Learning 그런데 SR을 하는 방법에는 수많은 방법이 있다고 한다. 선행된 논문에 따르면, 대표적으로 1. exampled based Super Resolution2. sparse coding based method Super Resolution 두개가 존재해왔다. 그런데 2015년 Deep Learning에 대한 사람들의 관심과 더불어Deep Learning을 Super Resolution에 접목시키는 방법을 생각해 냈다. 그것이 바로 아래 링크에 들어가면 있는 SRCNN이다.https://arxiv.org/abs..

누구나 이해하기 쉬운 Super Resolution의 뜻 Super Resolution(SR)는 알아먹지 못하는 한국말로 초해상도를 만드는 기술이라 불린다. 연구를 하는 대부분의 이유는 문제 즉, 과제를 발견했기 때문이라 할 수 있는데, SR의 과제는 저해상도에서 고해상도 사진을 만들 수 없을까 라는 생각에서 나온 것이다. SR을 구글링하다 보면 위의 사진을 정말 많이 보게 된다. (SRCNN에 대한 사진이다.) 무슨 말인진 모르겠으나, 왼쪽 사진에서 오른쪽 사진으로 가는데 뭔가를 거쳐 지나간다. 정말 쉽게 말하자면, "화질이 않좋은 것에서 화질이 좋은 것으로 만드는 기술"을 SR이라 한다. SR을 해서 어디다가 써먹으려 하는 걸까 화질이 좋아진다고 위에서 언급했다. 사실 SR을 써먹는 사람은 X-ray..