로봇이 아닙니다.

PCL의 기초인 passthrough filter랑, statistical outlier filter를 돌려봤다. 이전 글인 Point cloud 얉은 지식 1편에서(ropiens.tistory.com/59) 언급했던 필터들이다. 오리지널 이미지는 이렇게 생겼다. 이미지를 보면 경사면 부분에 노이즈가 많고, 윗부분에 노이즈가 있는 걸 알 수 있다. 이렇게 일반적인 포인트 클라우드 영역에서 벗어난 포인트들은 passthrough filter로 지워줄 수 있다. passthrough filter를 거치면 벗어난 포인트들이 사라진다. 이미지 처리에서 ROI랑 같은 원리다. 각 point.x , y, z 값에서 한 영역을 정하여 pass range 를 설정해주면 된다. 이 이미지는 statistical outl..

작성자 : 한양대학원 융합로봇시스템학과 유승환 석사과정 (CAI LAB) 오늘은 번외로 Pytorch와 yolov4, yolov5를 설치하겠습니다. ROS는 사용하지 않습니다. 번외 1. YOLOv4 설치 아래의 링크가 친절하게 설명되어있습니다! 아래의 링크는 yolov3 기준으로 설명되어 있는데, yolov3의 인자를 v4로 변경하면 v4를 사용할 수 있습니다! YOLOv4 설치 : wendys.tistory.com/143 [AI] 젯슨 나노(Jetson Nano) darknet YOLO v3 설치 및 샘플 돌려보기 젯슨 나노 (jetson nano) darknet 신경망 오픈소스 프로젝트 YOLO v3 설치하기 https://pjreddie.com/darknet/ Darknet: Open Source..

작성자 : 한양대학원 융합로봇시스템학과 유승환 석사과정 (CAI LAB) 오늘은 YOLO-ROS를 설치하겠습니다! Jeston Nano를 기준으로 설명을 합니다. YOLOv2-tiny와 YOLOv3-tiny를 ROS로 구동하는 것은 성공했지만, YOLOv4-tiny는 실패했습니다... YOLOv4-tiny를 실행시키면 nano 시스템이 다운이 되버리네요ㅜㅜ 메모리 부족 문제인지, 제 코드의 문제인지는 모르겠지만... 일단은 YOLOv3-tiny를 베이스로 설명하겠습니다.! 참고 링크 (YOLO-ROS) : github.com/leggedrobotics/darknet_ros leggedrobotics/darknet_ros YOLO ROS: Real-Time Object Detection for ROS. C..

작성자 : 한양대학원 융합로봇시스템학과 유승환 석사과정 (CAI LAB) 저의 목표는 ROS-Melodic를 활용하여 카메라(Real-Sense)에서 얻은 이미지를 YOLOv3로 Object Detecting하고 Detect한 좌표를 ros-topic으로 받아오는 것입니다! Depth 카메라를 사용하는데, 저는 Depth 좌표는 필요 없어서 color 이미지만 사용할 것입니다! (연구실에 카메라가 real-sense 밖에 없어서 과분한 카메라를... 사용하네요ㅎㅎ) 오늘은 OpenCV (버전 : 3.4.0) 설치를 먼저 해보겠습니다! [Jeston Nano 시리즈] 1-2편 JetPack 설치 on Jeston Nano : ropiens.tistory.com/87 NVIDIA Jeston 환경 셋팅 1-..

설치 환경 Ubuntu 20.04 ROS Noetic(에서 뭔가 문제가 있다..추후에 확인하는 걸로 개인적으로 멜로딕으로 하는 게 맞는 것 같다...) !!! 참고로 로스를 깔면 PCL이 설치되어 있다. 새로 잘못깔면 ROS를 밀어야하는 경우도 생기니 조심하자.!!! 설치 순서 1. 설치 파일 받기 https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases/tag/pcl-1.10.1 tar xvfz pcl-pcl-1.10.1.tar.gz tar xvfz pcl-pcl-1.10.1.tar.gz 2. 경로 이동 후 build 폴더 만들기 cd pcl-pcl-1.7.2 && mkdir build && cd build 3. CMake 하기 cmake .. 4. install 하기 ..

올해 팀블로그 운영 결산입니다. 통계는 티스토리 통계자료보다는 좀 더 정확한 구글 서치 콘솔 자료를 사용했습니다. 1. 블로그 노출 및 클릭수 올해 5월을 기점으로 조회수가 폭발하는 현상이 발생,, 아무래도 승환이 AI관련 포스팅이 많아지면서 급상승하게 됐습니다. 2. 검색 국가 검색 국가는 당연히 한국이 많기는 한데 인도나 독일에서 들어온건 좀 의외네요 3. 검색 기기 검색기기는 모바일보단 데스크톱이 더 많습니다. 편하게 읽는 글보다는 작업하며 참고하거나 공부용 자료가 많아서 그런 듯 해요. 모바일로 본적이 있는데 좀 UI가 끔찍하다던가 어떤 모바일폰으로는 수식 변환이 안먹히는 점도 있는데 개선 사항인듯 합니다. 4. 최고 인기 글 YOLO v4 리뷰 : Optimal Speed and Accuracy..

별거아니지만 자주 까먹으면서 엄청 유용한 기본 내장함수 zip 원래는 두개의 리스트를 튜플로 된 하나의 리스트로 묶어주는 함수이다. Number = [1,2,3,4] Name = ['hong','gil','dong','nim'] Number_Name = list(zip(Number,name)) print(Number_Name) ''' 결과 : [(1 ,'hong'), (2 ,'gil'), (3 ,'dong'), (4 ,'nim')] ''' 출처:https://medium.com/@hckcksrl/python-zip-%EB%82%B4%EC%9E%A5%ED%95%A8%EC%88%98-95ad2997990 연구소 특성상 로봇이나 비행기체를 질점으로 표현하는 일이 많다보니 position을 튜플로 표현하고 리스..

작성자 : 한양대학원 융합로봇시스템학과 유승환 석사과정 (CAI LAB) 오늘은 딥러닝 모델 아키텍쳐를 그림으로 확인해 볼 수 있는 Visualization Tool인 NETRON을 사용해보겠습니다! 개인적으로 yolov 계열의 모델 아키텍쳐를 그림으로 확인해보고 싶었는데, 이번 기회에 NETRON을 활용하여 yolo 아키텍쳐를 볼 수 있었습니다! 그러면 시작하겠습니다~ 링크 1) NETRON 깃헙 링크 : github.com/lutzroeder/netron lutzroeder/netron Visualizer for neural network, deep learning, and machine learning models - lutzroeder/netron github.com 1. 설치법 설치하는 방법은 ..