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Depth Estimation
(Models) Depth Anything V2 테스트
(Models) LingBot-Map 테스트
Depth 영상 저장(OpenCV)
SCDepth-V3 환경구축 및 테스트
Embedded AI
(Hailo) Dataflow Compiler 설치
(Hailo) Hailo Dataflow Compiler 도커 환경 설치
(Hailo) Hailo Model Zoo 데이터 전처리
(Hailo) Hailo 모델 최적화 파이프라인 정리
(Hailo) Hailo 컴파일과 메모리 할당
(Hailo) YOLOv8 모델 입력 데이터 전처리
(Hailo) YOLOv8 모델 입출력 데이터 처리
(Hailo) 커스텀 Siamese Network 컴파일
(Hailo) 커스텀 U-Net 컴파일 방법
(Hailo) 커스텀 YOLOv8 컴파일 방법
(최적화) OpenEdge NPU 실행을 위한 pidnet-m 최적화
(최적화) squeezebits 솔루션 적용 및 비교
Generative AI
Nvidia Cosmos 개발 환경 및 테스트
Image Processing
연속 프레임 분석을 통한 카메라 렌즈 오염 검출
LLM
(LLM) Polyglot_12.8b 세팅
(LLM) Polyglot_12.8b 학습
(LLM) Polyglot-ko-12.8b 학습 - Deepspeed
(SSM) Deep SSM 관련 논문
(SSM) SSM 개념 정리
KorQuAD Prediction & Evaluation
LLM - 대화형 데이터셋 구축 방법
LLM - 한국어 벤치마크 데이터셋
Polyglot-ko-12.8b 추론 테스트
Polyglot-ko-12.8b 커스텀 학습
Object Detection
(YOLO) Yolo v8 샘플 코드
(YOLO) YOLO 모델의 입력 데이터 전처리
(YOLO) YOLOv4 개발 환경 및 테스트
(YOLO) YOLOv4 결과로 데이터셋 만들기
(YOLO) YOLOv8 학습
(YOLO) 드론 탐지 결과
(YOLO) 학습 및 추론에 대한 고찰
Detection 모델 성능 비교
Object Detection 모델 성능 평가 방법
Pose Estimation
(Paper) HOnnotate, A method for 3D Annotation of Hand and Object Poses
(PoseEstimation) 3D Hands for all
(PoseEstimation) Anipose
(Survey) Hand-Object Pose Estimation
Robotics
(AD) Obstacle Avoidance Simulation
(AD) Vehicle Dynamics Simulation
(ROS) Nav2 설치 및 Turtlebot3 시뮬레이션
(ROS) ROS2 - Node Composition
(ROS) ROS2 - YOLO 패키지 개발
(ROS) Turtlebot3 키보드 제어 기본 실행
(ROS) Ubuntu에서 ROS2 설치
Semantic Segmentation
CVAT 설치 및 모델 탑재
mmseg 환경 세팅 및 테스트
세그멘테이션 학습 및 추론에 대한 고찰
Sensor
(IMU) 9축 IMU 센서 데이터 다루기
(IMU) IMU 데이터 기반 골프 스윙 분석 및 공 속도 추정
(IMU) 오일러각과 쿼터니언
Visual Geometry
(GPS Fusion) GPS + Segmentation Mapping
(IMU Fusion) IMU 센서를 이용한 Ground Plane 보정
(LiDAR Fusion) LiDAR-Camera Calibration
(MonoDepth) Monocular Depth 기반 매핑 및 3D 시뮬레이터
(Stereo) 3D Object Detection on Ground Plane
(Stereo) Depth Estimation in Farmland
(Stereo) Stereo Vision System
(SVM) Auto Surround View
개발환경세팅
(Docker) Nvidia CUDA 설치
(Ubuntu) Anaconda 및 주피터 노트북 설치
(Ubuntu) CUDA Toolkit 설치
(Ubuntu) Nvidia 그래픽 드라이버 설치
(Ubuntu) sh 스크립트 암호화
(Ubuntu) Swap 메모리 설정
(Ubuntu) Tips
(Ubuntu) 데이터관리 유용한 스크립트
(Ubuntu) 초기설정 및 SSH 접속
(Ubuntu) 터치 디스플레이 설정
(WSL) WSL2 Mirrored Networking
(WSL) WSL2 설치 및 CUDA 개발 환경 세팅
Study
Autonomous Driving
(AD) Obstacle Avoidance - APF
(AD) Obstacle Avoidance - DWA
(AD) Obstacle Avoidance - TEB
(AD) Vehicle Control - LQR, MPC
(AD) Vehicle Control - Overview
(AD) Vehicle Control - PID Control
(AD) Vehicle Control - Pure Pursuit, Stanley
(AD) Vehicle Dynamics - Dynamic Models
(AD) Vehicle Dynamics - Kinematic Models
Algebraic Riccati Equation
Computer Vision
Camera & Geometry
(Camera Model) Zhang's 캘리브레이션 방법
(Camera Model) 카메라 모델
(Camera Model) 카메라 캘리브레이션
(Image Geometry) 2D 변환
(Image Geometry) 3D 변환
(Image Geometry) Epipolar Geometry
(Image Geometry) 동차 좌표계
(Image Geometry) 영상 좌표계
(Image Geometry) 이미지 투영
(OpenCV) Camera Calibration
(OpenCV) Fisheye Camera Calibration
Image Processing
1. 영상 처리 기본연산
2. 영상 이진화
3-1. 히스토그램 평활화 - CLAHE
3-2. 히스토그램 매칭
3-3. 히스토그램 역투영
3. 영상 히스토그램
4. 영상 리사이징 및 보간법
5-1. 블러링 및 샤프닝 필터
5-2. 엣지 검출 필터
5-3. 엣지 검출 필터 - Gabor Filter
5. 영상 필터링
6. 모폴로지 연산
7. 컬러 영상과 색공간
8-1. 영역 분할 및 추출 - GrabCut
8. 영역 분할 및 추출
Visual SLAM
(SLAM) Feature Detection & Matching 정리
(SLAM) ICP-Iterative Closest Point - 1
(SLAM) ICP, Iterative Closest Point - 2
Deep Learning
딥러닝 기본
📘딥러닝기본-전체
1. 딥러닝 개요
2. 딥러닝 학습
3. 활성화 함수
4. 손실 함수
5. 역전파
6-1. 최적화 알고리즘
6. 최적화와 경사하강법
7. 성능평가
8. CNN-1
9. CNN-2
10. RNN
11. LSTM
12-1. AlexNet
12-2. VGGNet
12-3. Inception Network
12-4. ResNet
12-5. Xception
12-6. MobileNet
12. CNN based Models
13-0. NMS (Non Maximum Suppression)
13-1. R-CNN
13-2. Overfeat
13-3. Fast R-CNN
13-4. Faster R-CNN
13-5. YOLO v1
13. Object Detection
Batch Nomalization
Gradient Vanishing & Exploding
InputData Scaling
Weight Decay (L2 Regularization)
Weight Initialization
딥러닝 응용
(PyTorch) ResNet 모델 파인튜닝
(Quantization) 딥러닝 모델 양자화-1
(Quantization) 딥러닝 모델 양자화-2
(학습기법) Knowledge Distillation
(학습기법) LoRA (Low-Rank Adaptation)
머신러닝
DBSCAN
EM (Expectation Maximization)
GMM (Gaussian Mixture Model)
K-Means
KNN (K-Nearest Neighbor)
Least Square Method
Mean Shift
Random Forest
RANSAC
SVM (Support Vector Machine)
Docker
Docker - Python 배포 실습
Docker 개념 정리
Docker 네트워크 구조
Docker 설치
Docker 컨테이너 다루기
Optimal State Estimation
1. 평균 필터 (Average Filter)
2-1. 지수 이동 평균 (Exponential Moving Average)
2. 이동 평균 필터 (Moving Average Filter)
3. 저주파 통과 필터 (Low-Pass Filter)
4. Localization과 Tracking
5. 상태 방정식 (State Equation)
6. 베이즈 필터 (Bayes Filter)
7. 칼만 필터 (Kalman Filter)
8. 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter)
수학
공통
기하학
(Geometry) 2D 변환
(벡터) 벡터 연산
(벡터) 벡터의 내적과 외적
(벡터) 선, 평면의 방정식
미적분학
(급수) 1. 수열과 급수의 기초
Gradient, Jacobian, Hessian
곱미분과 몫미분
다변수 함수와 편미분
일변수 함수의 최대최소 이론
테일러 급수 (Taylor series)
합성함수 미분 (Chain Rule)
삼각함수
라디안 (Radian)
삼각함수 기본
삼각함수 응용
역삼각함수
선형대수학
(벡터) 벡터 기본
(행렬) 가우스-조던 소거법
(행렬) 연립방정식과 행렬
(행렬) 초등행렬
(행렬) 행렬 기본
(행렬) 행렬식
고유값과 고유벡터
최적화 이론
Gauss-Newton Method
Gradient Descent
Levenberg-Marquardt Method
Newton's Method
최적화 문제
확률과 통계
베이즈 정리(Bayes Theorem)
평균, 분산, 표준편차
취미
IoT
Home Assistant
NAS
시놀로지 나스 관련 자료
스노우보드
🏂 23/24 시즌 (PPF, 살로몬 노드라마, 니데커 슈퍼매틱)
🏂 24/25 시즌 (노빌레 N8)
자동차
(자동차정비) 메인 배터리 교체
(자동차정비) 블랙박스 보조배터리 교체
(자동차정비) 사이드미러 유리 교체
(자동차정비) 에어클리너필터, 에어컨필터 교체
컴퓨터 및 주변기기
(마우스) 구매한 마우스 목록
(컴퓨터조립) AMD Ryzen 5 1600X
(컴퓨터조립) AMD Ryzen 5 9600
(컴퓨터조립) AMD Ryzen 7 2700X
(컴퓨터조립) AMD Ryzen 7 9800X3D
(컴퓨터조립) Intel I7-4790K
(컴퓨터조립) Intel I9-9900K
(키보드) Corsair K100 RGB 수제윤활
(키보드) Qwertykeys QK80
(키보드) SW Transition Lite
(키보드) Zoom75 TIGA
(키보드) 구매한 키보드 목록
장비 구매 타임라인
최근 게시글 (Recent Notes)
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