dohyeon's log

1. 데이터셋 다운로드(video file) https://github.com/DroneDetectionThesis/Drone-detection-dataset GitHub - DroneDetectionThesis/Drone-detection-dataset: Dataset containing IR, visible and audio data to be used to train drone d Dataset containing IR, visible and audio data to be used to train drone detection systems. - GitHub - DroneDetectionThesis/Drone-detection-dataset: Dataset containing IR, visible a..

기본환경 OS: ubuntu 18.04 cuda: 10.2 cudnn 8.3.0 for cuda-10.2 python: 3.7.13 pytorch : 1.8.1 for cuda 10.2 mmdetection 설치 pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.1/index.html pip install mmdet APOLLO Workstation python : 3.8.13 pytorch: 1.10.0 cuda: 11.3 cudnn: 8.2.1 for cuda 11.x mmdet: 2.25.0 mmcv-full: 1.47 + git이 설치되어 있지 않으면 mim install로 mmdet 설치 불가능하다

오늘은 파이썬 코드상에서 콘솔에 표시되는 텍스트의 색을 변경하는 방법을 정리하려한다. 최종목표 콘솔창에 표시되는 텍스트색을 변경하는 것은 따로 파이썬 라이브러리로 하는 것은 아니고 ANSI escape code를 사용하는 것이다. 순서는 다음과 같다. 1. Escape 코드 작성 # 글자색 정의 class Colors: RED = '\033[31m' GREEN = '\033[32m' YELLOW = '\033[33m' BLUE = '\033[34m' MAGENTA = '\033[35m' CYAN = '\033[36m' WHITE = '\033[37m' RESET = '\033[0m' # 글자 색 리스트로 저장 color_list = [Colors.RED, Colors.GREEN, Colors.YELLOW..

우리가 아는 Depth camera에는 크게 3가지 방식이 있다. 첫째, Streo 방식 둘째, ToF 방식 셋째, Lidar 방식 오늘은 위 세가지 방식들의 원리 및 장단점에 대해 공부하고 정리하려한다. 정리에 앞서 카메라 좌표계 시스템을 먼저 정의해야 할 것 같아서 정리하고 넘어가려 한다. 영상 geometry는 카메라 캘리브레이션, 스테레오 매칭 등 다양한 분야에 있어서 가장 기본이 되는 요소로서 geometry에 대한 이해 없이는 카메라의 동작방식을 제대로 이해할 수 없다. 0. 좌표계 영상 geometry에는 크게 4가지 좌표계가 존재한다. - 월드좌표계 - 카메라좌표계 - 정규좌표계 - 픽셀좌표계 월드좌표계와 카메라 좌표계는 3차원 좌표계이고 정규좌표계와 픽셀좌표계는 2차원 좌표계이다. 0.1..

2022년 5월 24일 기준 작성된 글입니다. 수정사항이 있으면 댓글로 말씀 부탁드립니다. 실행환경 os: window10 python: 3.8 pytorch: 1.10.0 cuda: 11.3 cudnn: 8.2.1 for cuda 11.x 1. 가상환경 생성 #가상환경 생성 conda create -n yolov5 python=3.8 #가상환경 실행 conda activate yolov5 2. pytorch 설치 cuda 11.3에 맞는 pytorch 설치 # CUDA 11.3 conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge 3. pytorch cuda..

제가 아는 선에서 정리하다보니 내용이 많이 부족합니다... ㅎㅎ 그냥 참고만 부탁드립니다. SLAM이란? : 우리가 눈으로 보는 3차원 공간에서 로봇(차량 등)이 이동하면서 주변을 탐색할 때, 로봇이 위치한 공간의 지도(map)를 그려줌과 동시에 현재 로봇의 위치를 추정하는 방법. 주로 Depth Camera 또는 Lidar 센서를 이용해 주변의 환경 지도를 작성함과 동시에 2차원or 3차원 상의 위치를 추정합니다. 카메라 또는 센서의 위치를 2차원 평면상에 투영하여 visualize 카메라 또는 센서의 위치를 3차원 상에 visualize Lidar를 이용한 SLAM : 자율주행 차량에서 주로 사용되는 방법이며 아래와 같은 순서로 동작됩니다. 1. Lidar를 이용해 3차원 point cloud 데이터..

컴퓨터가 부팅되면 자동으로 원하는 프로그램이 실행되도록 하고자 한다. 1. 검색 > 실행 2. shell:startup 실행 3. 원하는 프로그램을 해당 디렉토리에 넣기 이렇게하면 부팅 시 자동으로 프로그램이 실행된다.

이번에 데이터수집 과정에서 일정시간마다 카메라를 동작하고 캡쳐해서 서버에 보내주는 프로그램을 task를 짜야했다. 지난번 배치파일을 이용해 파이썬 파일을 실행하는 동작을 진행하였었는데 이를 이용하면 간단하게 일정시간마다 프로그램을 자동으로 실행시킬 수 있다(with window 작업스케줄러). 순서는 다음과 같다. 1. 파이썬 코드를 실행시켜주는 배치파일 만들기(아래 링크 참조) https://dohyeon.tistory.com/22?category=1016127 [windows10] 배치파일을 이용하여 파이썬 파일 실행하기 1. 메모장을 연다. 2. 아나콘다 가상환경 상에서 python file을 실행하기 위해 아래와 같이 작성한다. call /Scripts/activate.bat call conda ..

연구목표 Computer Vision Object Detection 기술을 활용한 전동킥보드 헬맷 미착용 단속 시스템 개발 연구배경 2021년 5월 13일 부로 발효된 개인형 이동장치(전동킥보드)에 대한 도로교통법 개정안에 따르면 안전모 미 착용시 범칙금 2만원을 부과합니다. 그러나 자동차나 오토바이와 달리 전동킥보드는 개개인을 구분할 수 있는 번호판이 없기 때문에 경찰의 현장 단속에 의존하고 있는 실정입니다. 이에따라 전동킥보드 헬맷 미착용 단속에 대한 실효성에 의문이 제기되고 있는데 이를 해결하기 위해 Computer Vision Object Detection 기술을 활용하여 자동화된 전동킥보드 헬맷 단속 시스템을 개발할 예정입니다. 배경기술

최근 3D Reconstruction 공부를 하면서 point cloud 관련 라이브러리를 설치할 일이 생겼다. 하지만 특정 패키지가 파이썬 패키지 인덱스인 PyPI에서 제공하지 않아 pip install로 가상환경에 곧바로 설치할 수 없는 이슈가 발생했다. apt install로 설치되는 패키지는 root 권한으로 설치되기 때문에 이미 구성된 가상환경에 이를 자동으로 설치할 방법은 없다. 구글링 해본 결과 해결방법은 다음과 같다. apt install로 설치된 파일 경로를 찾아가서 수동으로 가상환경에 복사해주는 것! 내가 가상환경에 설치하고자 하는 apt 패키지는 다음과 같다. sudo apt install libpcl-dev 해결방법 1. 전역 저장소 찾기 $find /usr -name 'site-p..