대장간

https://github.com/caoyunkang/CPMF GitHub - caoyunkang/CPMF: [PR] Complementary Pseudo Multimodal Feature for Point Cloud Anomaly Detection[PR] Complementary Pseudo Multimodal Feature for Point Cloud Anomaly Detection - caoyunkang/CPMFgithub.com Git clonegit https://github.com/caoyunkang/CPMFcd CPMF  가상환경 세팅 & 초기 라이브러리 설치conda create -n 3d_cpmf python=3.7conda activate 3d_cpmfsh init.sh 제 환경은 CU..

Related Work1. 2D_Anomaly Detection2D AD 는 두가지 모델로 구성된다. 1.1 feature 추출목표: 표현이 뛰어난 특징 추출 (이상적으로는 정상 및 비정상 feature 가 서로 다른 분포를 가지며 쉽게 구별 가능해야한다.) 1.2 feature modeling목표: 정상 feature 의 분포를 학습하여 모델링. 비정상 feature 가 입력될 경우 정상 분포에서 벗어나도록 설계 초기 모델AESSiM, RIAD, DRAEM, Cutpaste 초기 방법들이 상당한 성능을 보였음에도 pre-trained 모델이 AD 모델에서 효과적이었다. 2. 3D_Anomaly DetectionPCD 이상 탐지를 위한 feature 모델링 모듈은 이미지 이상탐지 기법의 영향을 크게 받았..

Abstract해당 모델은 Unsupercised detection 으로 데이터의 label 없이 3D Point Cloud 에서 geometric 한 anomaly detection 을 진행하고 있다.여기에서는 Student-Teacher 구조로 진행을 하였다.1. Teachernovel self-supervised learning(dense_깊이) : 자기지도학습 사용하여 dense(촘촘한) local(세밀한) geometric descriptors 추출require annotation 과정이 필요 없음2. Student불량이 없는 point cloud로 학습한 pre-trained 된 teacher의 output 을 따라하도록 학습,test data를 사용할 때, teacher 과 student 사..

손실 함수(loss function) 란?딥러닝에서 손실함수란 모델 성능을 나타내는 지표이다. 이는 모델의 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 측정한다. 손실 함수의 값이 작을수록 모델의 예측이 실제 값에 더 가까워지며(성능 좋음), 빈대로 손실 값이 클수록 실제값과 차이가 크다는 것을(성능 나쁨) 의미한다.  손실 함수(loss function) 의 역할1. 모델의 최적화 : 딥러닝 모델을 학습시킬 때, 모델의 파라미터(가중치(weight) 와 편향(bias)) 를 조정하여 손실 함수를 최소화 하는것을 목표로 한다. 이 과정에서 주로 경사 하강법(gradient descent) 등의 최적화 알고리즘이 사용된다. 2. 모델 평가 : 모델이 훈련 데이터에 대해 잘 학습하고 있는지를 판단하기 위해, 손실 함수..

StereoBM_원리OpenCV에서 사용하는 StereoBM(Stereo Block Matching) 알고리즘은 스테레오 비전에서 두 장의 이미지(일반적으로 왼쪽과 오른쪽 카메라에서 촬영된 이미지) 간의 시차(disparity)를 계산하기 위한 방법이다. 이 시차는 각 픽셀이 두 이미지에서 차지하는 위치 차이로, 이를 이용해 거리 정보를 추출할 수 있다. StereoBM의 기본 원리는 블록 매칭(Block Matching)이라고 불리며, 다음과 같은 단계로 요약할 수 있다:1. blocksize 정의:입력 이미지는 작은 블록(또는 윈도우)으로 나눈다. 블록 크기는 사용자가 설정할 수 있으며, 일반적으로 5x5, 7x7 같은 정사각형 크기가 많이 사용됩니다.2. block 매칭:왼쪽 이미지에서 선택된 각 ..

1. 작업공간 설정패키지를 생성하기 전에 작업공간을 설정해야 한다.# 작업공간 디렉토리 생성mkdir -p ~/ros2_ws/srccd ~/ros2_ws# 작업공간 초기화colcon build2. 패키지 생성ROS 2에서는 ros2 pkg create 명령을 사용하여 패키지를 생성할 수 있다.(1) C++ 패키지 생성 cd ~/ros2_ws/src# C++ 패키지 생성ros2 pkg create --build-type ament_cmake (2) Python 패키지 생성 cd ~/ros2_ws/src# Python 패키지 생성ros2 pkg create --build-type ament_python 3. 패키지 빌드패키지를 생성한 후, 작업공간에서 colcon을 사용하여 패키지를 빌드한다.cd ~/ros..

Custom data 를 사용해서 yolov8 model 을 돌려보았는데, 파라미터들을 변경하면 어떻게 변할지 궁금해서 실험해보았다.data set 으로는 라바콘 red,yellow,blue 세가지 label 을 돌려보았다. 명령어yolo task=detect mode=train data=C:\Univercity\2024\Summer_vacation\Basic_yolov8\ultralytics\ultralytics\cfg\datasets\data.yaml model=yolov8n.pt Basic_아무런 변경 xModel summary (fused): 168 layers, 3006233 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs                  Class     Imag..

version*ROS2 Humble*usb_cam*ubuntu 22.04 https://docs.ros.org/en/rolling/p/camera_calibration/tutorial_stereo.html#before-starting Tutorial: Stereo Calibration — camera_calibration 0.1.0 documentation© Copyright 2009, Willow Garage, Inc..docs.ros.org* Stereo camera calibration https://github.com/ros-drivers/usb_cam GitHub - ros-drivers/usb_cam: A ROS Driver for V4L2 USB CamerasA ROS Driver for V..

https://qlalf-smithy.tistory.com/34 ROS2_usb_cam 설치https://github.com/ros-drivers/usb_cam GitHub - ros-drivers/usb_cam: A ROS Driver for V4L2 USB CamerasA ROS Driver for V4L2 USB Cameras. Contribute to ros-drivers/usb_cam development by creating an account on GitHub.github.com위 github 참고. version*qlalf-smithy.tistory.com 해당 과정을 진행중에 발생했던 오류가 있었다. error_code:[ERROR] [launch]: Caught exception in ..

https://qlalf-smithy.tistory.com/36 Camera_calibration_파라미터(parameters)*VersionROS2_Humbleusb_cam  Camera calibration 을 통한 parameter 를 구해보면   Camera_Calibration tool Install(설치)sudo apt install ros--camera-calibration  Camera_Onros2 run usb_cam usb_cam_node_exe#이때 ros2 topic list 로 카메라 tqlalf-smithy.tistory.com 해당 Camera calibration 에서 구한 파라미터가 각각 뭘 의미하는지 보면 1. 내부 파라미터 (Intrinsic Parameters)내부 파..