네이버 부스트캠프에서 모집한 Computer Vision 백그라운드 관련 스터디에 참여하게 되었다. 여태까진 딥러닝 측면에서 Vision을 공부해왔지만, 구체적인 배경 지식을 추가로 쌓고 3D 관련 내용도 학습할 수 있는 좋은 기회라고 생각해서 참가하였다. 이 포스트엔 각 챕터별 학습한 리뷰 내용을 담고자 한다.

팀 깃허브 링크

CS231A 수업자료 링크

Progress

⛳️ Introduction

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💡 assignment 0

Problem Set 0

⛳️ Camera Models (Recorded on Canvas, no in-person class)

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💡 assignment 1

Problem Set 1

⛳️ Camera Models II and Camera Calibration

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⛳️ Single View Metrology

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⛳️ Epipolar Geometry

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⛳️ Stereo Systems

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💡 assignment 2

Problem Set 2

⛳️ Structure from Motion

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⛳️ Active Stereo & Volumetric Stereo

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⛳️ Fitting and Matching

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⛳️ Representations & Representation Learning

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💡 assignment 3

Problem Set 3

⛳️ Monocular Depth Estimation & Feature Tracking

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⛳️ Optical and Scene Flow

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⛳️ Optimal Estimation

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⛳️ Optimal Estimation Cont.

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💡 assignment 4

Problem Set 4

⛳️ Applications of Optimal Estimation: Object Tracking and Localization

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⛳️ Neural Radiance Fields

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⛳️ Gaussian Splatting

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