Dogun Kim

Ch 02. Point Cloud Processing Backbone 딥러닝을 이용해서 Point cloud를 처리하는 방법론을 공부할 것이다. 2-1. PointNet2-2. PointNet++ 2-3. Graph Convolutional Network 2-4. Dynamic Graph CNN 2-5. Kernel Point Convolution  https://arxiv.org/abs/1612.00593 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and SegmentationPoint cloud is an important type of geometric data structure. Due to its irregular format, ..

Ch01.  LiDAR Data Processing 0. Introduction: 컴퓨터 비전 vs 3차원 비전1-1. LiDAR 센서의 종류 및 데이터 취득 방식1-2. 포인트 클라우드의 특징 1-3. 테스트를 위한 ROS 환경구성1-4. 자율주행 실습을 위한 오픈라이다 데이터셋소개 1-5. 포인트 클라우드 처리 방법 구현을 위한 Open3D사용법1-6. 포인트 클라우드 시각화 및 편집툴CloudCompare 사용법1-7. LiDAR 데이터 학습을 위한 레이블링 툴 소개 1-5. 포인트클라우드처리방법구현을위한Open3D사용법 https://www.open3d.org/docs/0.17.0/tutorial/geometry/pointcloud.html Point cloud — Open3D 0.17.0 doc..

Ch01.  LiDAR Data Processing 0. Introduction: 컴퓨터 비전 vs 3차원 비전1-1. LiDAR 센서의 종류 및 데이터 취득 방식1-2. 포인트 클라우드의 특징 1-3. 테스트를 위한 ROS 환경구성1-4. 자율주행실습을 위한 오픈라이다 데이터셋소개 1-5. 포인트 클라우드 처리 방법 구현을 위한 Open3D사용법1-6. 포인트 클라우드 시각화 및 편집툴CloudCompare 사용법1-7. LiDAR 데이터 학습을 위한 레이블링툴 소개  1-3. 테스트를 위한 ROS 환경구성 OS: Ubuntu 20.04 LTS (window11 + WSL2)GPU: RTX 4070 8GBROS1 Noetic 윈도우11의 경우 WSL2 환경에서 Microsoft store에서 Ubunt..

Ch01.  LiDAR Data Processing 0. Introduction: 컴퓨터 비전 vs 3차원 비전1-1. LiDAR 센서의 종류 및 데이터 취득 방식 1-2. 포인트 클라우드의 특징 1-3. 테스트를 위한 ROS 환경구성1-4. 자율주행실습을 위한 오픈라이다 데이터셋소개 1-5. 포인트 클라우드 처리 방법 구현을 위한 Open3D사용법1-6. 포인트 클라우드 시각화 및 편집툴CloudCompare 사용법1-7. LiDAR 데이터 학습을 위한 레이블링 툴 소개  0. Introduction: 3차원 비전이란?컴퓨터 비전 vs 3차원 비전Perception 파트에서 2차원 이미지를 통해서 객체 검출, 얼굴 인식 등의 알고리즘을 공부했다. 컴퓨터 비전의 특징은 앞과 같이 입력이 2차원의 이미지라..

1. 파이토치(PyTorch) 개요PyTorch는 기계 학습 프레임워크(framework) 중 하나다. tensor 데이터를 처리할 수 있다.PyTorch의 텐서(tensor)는 NumPy 배열과 매우 유사하다. tensor는 축이 3개 이상인 데이터이다.PyTorch를 사용하면, GPU 연동을 통해 효율적으로 딥러닝 모델을 학습할 수 있다.Google Colab을 이용하면, 손쉽게 PyTorch를 시작할 수 있다.Google Colab에서는 [런타임] - [런타임 유형 변경]에서 GPU를 선택할 수 있다.근데 코랩으로는 잘 안하겠지... torch 패키지를 우선 깔아주자.import torchdata = [ [1, 2], [3, 4]]# 텐서란 고차원의 데이터이다. 딥러닝 모델에 입력으로 ..

CH01. FaceRecognition1-1. Face Recognition 이론 소개 1-2. Face Detection -대표 모델 및 코드 소개1-3. [실습1] Dlib및 Retina Face 코드 구현 1-4. Face Alignment -대표 모델 및 코드 소개1-5. [실습2] 황금비율 계산 1-6. Face Recognition -대표 모델 및 코드 소개1-7. [실습3] 그룹 가수 사진에서 각각 멤버 인식하기 https://arxiv.org/abs/1905.00641 RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the WildThough tremendous strides have been made in uncontrolled face det..

CH01. FaceRecognition1-1. Face Recognition 이론 소개 1-2. Face Detection -대표 모델 및 코드 소개1-3. [실습1] Dlib및 Retina Face 코드 구현 1-4. Face Alignment -대표 모델 및 코드 소개1-5. [실습2] 황금비율 계산 1-6. Face Recognition -대표 모델 및 코드 소개1-7. [실습3] 그룹 가수 사진에서 각각 멤버 인식하기  1-1. Face Recognition 이론 소개Face Recognition ?Face Recognition이란, 말 그대로 얼굴 인식 기술이다. 얼굴을 포함하는 입력 정지 영상 또는 비디오에 대해 얼굴 영역의 자동적인 검출 및 분석을 통해 얼굴이 어떤 인물인지 판별해 낸다. =..

https://learn.nvidia.com/courses/course?course_id=course-v1:DLI+S-AC-10+V1&unit=block-v1:DLI+S-AC-10+V1+type@vertical+block@dd940fadc01947879e8acd2fc12f5707 Course | NVIDIAPrevious Next Previous Nextlearn.nvidia.com CUDA? Nvida GPU에서 대량 병렬 방식으로 코드를 실행할 수 있도록 하는 compute platform. Numba?수치 중심(numerically-focused)의 Python 함수를 가속화하기 위한 함수 컴파일러.특히 Numpy 배열에서 이미 무거운 계산 작업을 수행하고 있을 때 효과적.   Course Stru..

10주차. Principal Component Analysis 서울시립대학교 인공지능학과 노영민 교수님의 데이터 마이닝 강의를 정리함을 미리 알립니다. cf. 선형대수 기초 지식 Unit vector : 단위 벡터Orthogonal vectors : 두 벡터가 직교할 때Orthonormal vectors : 정규 직교 벡터. 두 벡터가 크기가 1이고 직교할 때.Orthogonal Matrix : 직교 행렬. 모든 Column이 정규 직교 벡터. + n x n 정방 행렬$q_1, q_2 ... q_n$은 서로 수직인 단위 벡터. # A가 직교 행렬이다 $A^{-1} = A^T $ ** Eigenvalue & Eigenvector : 고유치, 고유 벡터위 풀이를 증명하면 다음과 같다. $Ax = λx$ ..