분류 전체보기 썸네일형 리스트형 GPU RTX3080 Pytorch error # RTX 3080 GPU로 돌리면 마치 cuda가 지원안되는 것처럼 Torch 에러나는 경우있음 # 기존 설치 버전 # - torch 1.7.0, torchvision 0.8.1, cuda 10.2 # → ERR # GPU RTX 3080 Error cuda install wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.2/local_installers/cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run sudo sh cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run # only CUDA toolkit install upload cudnn in dms/etc to RTX3080 server and unzip it. tar -xvf.. 더보기 서버용 PC 설치 및 설정 부팅 USB 만들기 (윈도우에서) ubuntu 16.04 download 64bit (http://releases.ubuntu.com/16.04/) uui download (https://www.pendrivelinux.com/universal-usb-installer-easy-as-1-2-3/) 부팅디스크로 만들 usb를 fat32로 포맷 usb 꽂은 상태로 uui 실행하여서 다운받아놓은 우분투 파일과 부팅디스크 선택하여 Create 참조 : https://tutorials.ubuntu.com/tutorial/tutorial-create-a-usb-stick-on-ubuntu?_ga=2.144883197.815751855.1556763706-1412297485.1556517549#0 boot 탭> CS.. 더보기 AWS CodeCommit 잘 정리되어 있는 블로그.. https://wingsnote.com/162 AWS CodeCommit 으로 Git 소스코드 관리 4 - 리포지터리 만들기 및 Push 이제 다 왔습니다. 마지막으로 CodeCommit 에서 원격저장소 (리포지토리 - Repository)를 만들고 소스코드를 푸쉬해 보도록 합니다. 앞의 과정이 복잡한것 같으나 사실 정리해보면 별 내용은 아닙니다. 그리고 일.. wingsnote.com 구글링해서 찾아본 페이지 중에 한국말 정리 젤 잘되어있는듯 난 소스 푸쉬하기 전에 gitlab에 위 블로그 작성자처럼 readme.txt 같은것만 좀 넣어놓고 git 받아서 그 폴더 안에서 진행했음 그냥 내가 로컬에서 개발하고 아무데도 안올린 소스를 커밋하는 방법은 없나..ㅜ 대학원때 이런거좀.. 더보기 Jenkins install (AWS EC2) AWS EC2 서버에 jenkins로 소스 관리를 하고 싶을 때 "$로 시작되는 것은 모두 EC2와 연결된 콘솔에 입력" 1. AWS EC2 인스턴스를 만들고 인스턴스와 연결된 보안그룹>인바운드 규칙>편집>8080 포트 추가하기 2. Java install $ sudo apt update $ sudo apt install openjdk-8-jre-headless -y $ java -version 3. debian repository 추가 $ wget -q -O - https://pkg.jenkins.io/debian/jenkins.io.key | sudo apt-key add - $ sudo sh -c 'echo deb http://pkg.jenkins.io/debian-stable binary/ > /.. 더보기 특징 학습 中 특징 학습 중 UW의 Liefeng Bo가 만든 HMP(계층적 MP) 먼저 2차원 이미지 프레임으로 계산하는 HMP ================================================================================================================== 간략정리 -이미지는 320x240, 계층은 2개의 레이어로 구성 첫번째 레이어 : 이미지를 16x16 pixel patch들로 쪼개고 각 patch 들마다 하나의 특징 벡터 구하기(patch 하나에 특징벡터 하나) (1) k-svd를 사용하여 픽셀별 이미지 데이터(gray, rgb, depth, normal 중 하나 이상)로부터 dictionary 학습 (2) (1)에서 학습된 dicti.. 더보기 기존 SLAM 시스템들의 단점(?) kinfuLS는 만든 사람들도 얘기했고, TUM 대학의 벤치마크 데이터 중 floor 데이터 집합을 돌려보면 알겠지만 깊이값 변화가 별로 없는 영상에서는 lost가 많이 난다. 실시간 입력영상으로 돌려봐도 lost가 쉽게 발생해서 수행하다보면 짲응.. 그리고 소스 자체의 문제점 중에 하나는 evaluation 모드일 때 원소스로는 실행이 안되고, pcl mailinglist에서 조언한대로 grab 함수를 가지고 코드 오류를 수정해줘야한다는 것이다. 그리고 part1~3까지로 나뉘어져서 pcd 추출까지의 작업, mesh작업, texture mapping 작업을 따로따로 실행을 해줘야 하는 불편함이 있기 때문에 mesh 작업까지는 코드를 통합하는 것도 나쁘지 않은 것 같다. mesh 추출하는 것까지는 pcl.. 더보기 odometry 시스템 비교 odometry 시스템 비교비교 기준은 입력 영상이 color/depth 인지, 입력 영상의 이용방법이 dense/sparse 인지. (color+depth) + dense 는 dvo 시스템 사용(color+depth) + sparse 는 FOVIS 시스템 사용depth + dense 는 ICP 기반의 kinfuLS 시스템 사용depth + sparse 는 ICP 기반으로 걍 내가 구현해서 사용 depth 영상을 sparse하게 이용한 시스템은 성능이 얼마나 나쁠지가 관건...depth를 dense하게 써도 color를 sparse하게 쓴거보다 성능이 훨씬 떨어지는데 depth sparse는 ..비교삼아 실험해보려고 color 영상에서 FAST 특징점을 검출한 후에 그 특징점에 대응되는 깊이 값들만 추출.. 더보기 [논문] deformation-based loop closure for large scale dense RGB-D SLAM 이 논문은 kinfu, kinfu large scale, kintinuous 보다 더 최근에 나온 논문이기 때문에... 그렇지만 kintinuous랑 같은 것으로 보면 된다..? 포커스는 다르지만.. kintinuous를 세부 주제로 쪼개서 논문이 몇개 나온것으로 아는데 그 중에 한개라고 보면 된다. 저런 시스템들의 최종 목표는 역시 visual slam이다. localisation과 mapping을 동시에 하는 것.내가 움직이고 있는 곳의 map과 내가 움직이는 궤적을 알려주는 것. 저 위에 나열한 것들은 지금까지의 로보틱스쪽에서 나오던 visual slam들과는 차이가 좀 있는 kinfu 기반의 시스템들이다. kinfu는 kinect로 입력되는 이미지로부터 3D mapping을 해준다. gpu에서 오.. 더보기 이전 1 2 다음
