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윈도우에서 react-native로 앱 개발 하는 방법으로 Expo CLI와 React Native CLI가 있다. Expo는 간편하게 빌드를 해서 사용할 수 있어서 이 방법으로 기존에는 진행을 해왔다. 하지만, 실제 안드로이드 SDK로 Release 시키기 위해서는 React Native CLI 방식 환경 구축이 필요하다. 본 환경 구축을 위해 아래 글을 참고하였다. https://dev-yakuza.posstree.com/ko/react-native/install-on-windows/ 윈도우(Windows)에 react native 개발 환경 구축하기 react-native로 앱을 개발하기 위해 윈도우(Windows)에 개발 환경을 구축해 보고, react-native로 생성한 프로젝트가 잘 동작하는..

본 글에서는 2020년 3월 기준 React-Native 앱 빌드 툴 Expo-cli 의 버전업과 관련해 기존 프로젝트 빌드 에러가 나는 경우 해결 방법을 정리하였다. 1) node_modules 폴더 내 데이터 모두 삭제 2) 프로젝트 루트 디렉토리에서 'npm install' 이 과정을 거치면, 비어있던 node_modules 폴더에 모듈 설치가 완료된다. 3) 하지만, 다시 'expo start --tunnel 해봤을 때 여전히 에러가 발생 4) metro-config 파일 수정 \node_modules\metro-config\src\defaults\blacklist.js 하지만, 위 과정 이후에도 추가 에러가 발생한다. 5) 추가 해결 순서 babel.config 파일과 package-lock.j..

[References] Lucas, Bruce D., and Takeo Kanade. "An iterative image registration technique with an application to stereo vision." (1981): 674.

[References] Levin, Anat, et al. "Understanding blind deconvolution algorithms." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 33.12 (2011): 2354-2367.

[References] Kundur, Deepa, and Dimitrios Hatzinakos. "Blind image deconvolution." IEEE signal processing magazine 13.3 (1996): 43-64.

본 글은 2018년에 구축된 React-Native 프로젝트를 Expo 로 빌드하는 환경에서 Expo의 버전업으로 인한 에러 해결에 대해 정리해 놓은 글이므로 2022년 현재 시점과는 맞지 않다. 이 점 참고하길 바란다. 2019년 7월 기준, Expo XDE 지원이 중단되고, Expo-cli 를 통해 빌드하도록 변경되었다. 따라서 Expo-cli 를 다운로드 하고 환경 설정을 해야 한다. 이 과정에서 기존 프로젝트의 환경 설정, 모듈 버전, 코드 내의 모듈 사용 문법 등이 맞지 않아 에러 발생하였고 이를 해결하기 위한 리스트를 아래에 정리하였다. • app.json 파일에서의 sdkVersion 을 33.0.0으로 변경. • package.json 파일에서의 expo, react-native 를 33...

오늘은 VSR 논문 중 하나인 VESPCN (Real-Time Video Super-Resolution with Spatio-Temporal Networks and Motion Compensation [1] ) 에서 사용된 네트워크인 ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network) [2] 에 대하여 소개한다. ESPCN은 pre-processing 과정에서 low resolution (LR) 이미지를 bicubic interpolation 등의 filter로 upscaling 하여 high resolution (HR) 이미지로 만들어 네트워크의 input으로 넣는 기존의 방법 대신 LR 이미지를 다이렉트로 학습시킨 후, 마지막 레이어에서 upscali..

[References] [1] Ilg, Eddy, et al. "Flownet 2.0: Evolution of optical flow estimation with deep networks." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. [2] https://vcgit.hhi.fraunhofer.de/jvet-ahg-nnvc/VVCSoftware_VTM/-/tree/VTM-4.0