From 6213f8f10a3d614cc9945a4e22136b2e8a382de9 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: AstronautRT <1065715764@qq.com>
Date: Wed, 23 Oct 2024 15:47:02 +0800
Subject: [PATCH] Add Report for 2024-10-24 & Adjust structure of repository

---
 .DS_Store                      | Bin 0 -> 6148 bytes
 Docs/.DS_Store                 | Bin 0 -> 6148 bytes
 Docs/2024-10-17/.DS_Store      | Bin 0 -> 6148 bytes
 Docs/2024-10-17/report_1017.md |  45 +++++++++++++++++++++++++++++++++
 Docs/2024-10-24/report_1024.md |  18 +++++++++++++
 5 files changed, 63 insertions(+)
 create mode 100644 .DS_Store
 create mode 100644 Docs/.DS_Store
 create mode 100644 Docs/2024-10-17/.DS_Store
 create mode 100644 Docs/2024-10-17/report_1017.md
 create mode 100644 Docs/2024-10-24/report_1024.md

diff --git a/.DS_Store b/.DS_Store
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ecd60705f424af725b53ad43c9a1548394cdf3a5
GIT binary patch
literal 6148
zcmeHK&2G~`5S~rb)}gADLlGQT;u@6%N>NoInP6T3S8ym*8rM;3)%HfQLk>|SU*W{N
zaNrGi1m1*WtIq6hq8PV5BGk@Ev)}Ig?Ao7KyB+`#-AUL1XaazPN?2=PbAyndv?4WY
zd4wovj(FJd&r~w1M6%(3Wq`h29d=;|5#;6Xmt3v-66JY8tOB&*W+?uo;jg!4e|V>V
zbiT4T#CJ@^bv;mU23au8Mt1I>!6=ThyxsmSYHRiNjZJ6M*>X<&b2atzem=>%{qZr4
zj+BanMZX_>j0V$QbLX8(^L~^L#yTMi2N?4CQ<R2k+EtS@%yh1A98SY&^qNm*vx8SH
z*?GM`Z^_xgi*`%yz1*MA8_wfr&ksNJF5)CrU+H;qm*Y0qvTbnz->|cMoidGYeysZb
zqVY0W&}gYhREfrlzeFRP()!DFzxd-cR_PFJi{~Ui3p2nBFas3^>>=T7RXl892AF||
z&H$Yc5|z-kSQykt2R6C{K&+!#3-+m&pd4w@wOANL4~j6Uh$dCo5<{4Dv`ZW3S}Y8j
zbP%@q5O!r@D-@wu$N8lW2jLpzmKk6M$_%WTVUzCv_qW&o<s=?41I)m^VnEbA-|ONl
z*}Jv!a&*^9)KgRviYp8*Q?R42VvMD$_$jIuv`gwBx)uwAXhGp00Zjup%)mco;2Od)
Bei8rx

literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/Docs/.DS_Store b/Docs/.DS_Store
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c51fa91e5799d691c47ac6104eb83ca010c5f4b3
GIT binary patch
literal 6148
zcmeHK%}yIJ5Vj#L8)&5*TD3<@a7@J}r9r5dZJLNXi{L;}*zHEJ>Si6~r#VEC_S(Ks
z-=L4sa^qF_#&#r@WDzF>$RpXGcRb^tZ)DG!F~*zYsK!`@G3KBUmex@%5$dP1AS*`m
z3dq$MA6SjKjOyJ5YpbvfSOy*&19W!RSskag&UVzvHRm^+4EtdsL-hX%`$;?;x$Zx{
zvRZoaa?M$DHk?!cLQecqFd7e=!Qh0x4y8=Oc{>P?;_jqVdGl4KqaaSZ1LY7$U6_13
zj?+j^nsS^*L*?u14yWvtJC%3S>E5TRsO>gpRWaSGyH&CCu`!#Kowu9YpAR}el3pr*
zX)Zag9wo00&fzy2OShJs*Zl9Y*Vl$y|BLK;vehya(EZom5B`2BwvFy>+rPLuze~$l
zy3U{eAWdX?j(*zXq76d!T*HK|<-^1-izvv4DZ5Idf-qssp1c{RyKVDfq71n_1h>LO
zc27gh!ErX8#&Yc{Ed!Q;2V{Wm2Z2K98O$`Qs{@sK0su=;D?wY`lt4iWpl2}C2n~d5
zSD<#~=83_zJM_ZXc?L6$+MRJVGsZD9bMr#sYIf*_GH2Y=Xlu)WWgySMs{X7{{%;q*
z|MO1v%Q9dYcvcMXQp;~Ou_cpR7dA(^R-l}rkdR%bQMsTp=~y)=6~9MOf<8eFpl2}C
S2o1#k2q+qCWf^!-2Ce~DOt`fG

literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/Docs/2024-10-17/.DS_Store b/Docs/2024-10-17/.DS_Store
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a8cc1864dca858ed0e70d6e0f93f233a094f1d9c
GIT binary patch
literal 6148
zcmeHKO-sW-5S^{1R75D~!J9dF5J6%^DBfa;=s|k0Rq)o<hWgQ(&?aI9F`oP#{uzIg
zXW#5Dg)|m#Qe*~Z-t6qmZuX^QJ4B@FNv}#&A)+#rv9JvDgYZ0SP6{?s0xDjk@pW}L
z=vSN9;V{Z&OJETh;CEN*@3dZ8tHJx6_m`O;hQ8k&gk98?Ki;-#ukFvH*)@h?@7J8@
zCigqZ>=VV^vt%5Pu=Xi6X+mR)DWD;_bV(r%D1jd!>XJ_#%yr;hU>wj$M<<9pP#^v+
z-9ZDL$rbm=4k;q{Y5n;z*+l#V^KoM>*@l0P%n0)%WVy6Yd(Z>gr7AqOHAH7P!?QN*
zvu4hKJP~0)7!U>)kpbM<Eaer0Vub-=Kp2=Zz~2W4%IH~44eCz^jBWvdMTE7$=U#$q
z9E+aC)F5Uc%9H|4sj@AGGUbRnHqWz|8Z_mkZ1bV)&dPQuO7D*K9i2|fGbmOV5C*ag
zESX`2@BicZ{eQMdM#6wF@UIw9MZf9SaU^@U<_^bqtpjaCSvW5>I4yyruVUo#RlEV!
Zg1EyD(6g8tL<Ay#1T+m|gn>V0;2Td{V<!Lr

literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/Docs/2024-10-17/report_1017.md b/Docs/2024-10-17/report_1017.md
new file mode 100644
index 0000000..0a9ba8f
--- /dev/null
+++ b/Docs/2024-10-17/report_1017.md
@@ -0,0 +1,45 @@
+# 2024-10-17感知智能组会汇报
+# 一、近期工作
+## 1.论文阅读
+### 1）其他领域
+* 在之前对于遮挡图像补全的探索上阅读了三维重建有关的Vid2Avatar和Wild2Avatar论文，试图对我们自己的方法进行启示。
+* 三维重建方向的论文主要依赖于对象的几何轮廓，还需要使用三维信息，但我们是基于二维图像考虑，结合Wild2Avatar方法的思路，针对二维图像和MAE可以从以下部分进行考虑：
+    * 由于二维图像中存在遮挡的不规则性，可以考虑边缘检测/轮廓提取对遮挡部分进行提取；
+    * 利用二维图像中阴影层次，比如光照、纹理的变化，引入深度估计网络；
+    * 引入语义，针对遮挡的部分或部位进行划分；
+    * 引入注意力机制；
+### 2）MAE相关
+* 对之前所看过的MAE相关文章进行阅读，找是否可以直接使用的预训练模型。
+    * MixMAE：针对两个图像进行输入变成混合图像，再将这两张图像分别重建，避免处理无效掩码区域：将遮挡/非遮挡图像进行输入，添加边缘检测模块，但可能和原文章结构不符；
+    * UM-MAE：针对多尺度的特征，引入Pyramid-based ViT为编码器，使用单一输入：如果只使用遮挡后的图像，或许需要引入语义和注意力；
+* 其他方面的论文还在探索
+
+## 2.文章调研
+针对近两年各大顶会和期刊寻找图像补全/语义补全/遮挡补全方向
+大致着眼于：denoising、diffusion、image generation、image reconstruction、inpainting方面，目前针对网络结构的调研还在持续中
+
+# 二、未来规划
+## 1.文章调研
+继续调研，完成对该类方向的信息搜索和整理收集
+## 2.项目代码
+按照上面的想法对预训练模型进行更改
+## 3.反思思考
+我们针对的方法是面向2D-image的生成，像Wild2Avatar方法是面向3D-video去进行遮挡部分的还原，主要设计三维重建方面的知识，需要利用各个角度下的三维位置信息和像素进行预测。
+
+MAE相关的衍生方向有很多，关于很多下游任务也有实现，MAE只是一个预训练框架，可以进行改变。
+* 着重研究：之前看过的几篇MAE有关的论文是怎么对MAE进行更改的，有什么不同之处，在什么方面进行了应用，实验是怎样的，参数量是怎样的
+* 如果要将我们的方法和MAE进行结合，要怎么结合？
+
+思考下可行性：
+* 对Encoder的增强：在原先的基础上+特征提取器，比如边缘检测/深度估计，因为遮挡是不规则的
+* 引入Attention：通过多层注意力机制处理全局上下文
+* 结合Sub-task：语义分割、边缘检测。是否需要引入语义有关的模块来对图像中的类别进行更好分析
+* 对数据的处理：data augmentation去模拟遮挡，噪声？人为遮挡？
+
+使用子任务去复现：
+* 加模块去看提升？——需要考虑下游任务吗？需要在遮挡行人重识别上去做吗？
+* 考虑耗费的gpu资源
+
+明确我们要做的具体目标是？
+* 针对行人去做：前景和背景的分离？如果针对行人去做，是否需要对行人进行姿态估计？如何预测？
+* 不针对行人，只泛指一般图像去做？
\ No newline at end of file
diff --git a/Docs/2024-10-24/report_1024.md b/Docs/2024-10-24/report_1024.md
new file mode 100644
index 0000000..8b4edc5
--- /dev/null
+++ b/Docs/2024-10-24/report_1024.md
@@ -0,0 +1,18 @@
+# 2024-10-24感知智能组会汇报
+# 一、近期工作
+## 1.论文阅读
+### 1）其他领域
+
+### 2）MAE相关
+
+
+## 2.文章调研
+
+
+# 二、未来规划
+## 1.文章调研
+
+## 2.项目代码
+
+## 3.反思思考
+