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mAP (Mean Average Precision)수식 정의 (간략화된 형식)$$mAP = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \frac{1}{K_i} \sum_{k=1}^{K_i} Precision_i^{(k)}$$네, Mean Average Precision (mAP)의 수식은 다음과 같습니다:$$mAP = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \frac{1}{K_i} \sum_{k=1}^{K_i} Precision_i^{(k)}$$여기서:N은 예측 대상 에이전트의 총 샘플 수K_i는 i번째 샘플에 대해 평가된 예측 궤적의 수Precision_i^{(k)}는 해당 궤적이 Ground Truth와 일정 거리 내에서 얼마나 일치하는지를 나타내는 점수입니다N: 총 샘플 수 (예측 대..

Autoware installationPrerequisitesOSUbuntu 22.04ROSROS 2 Humble아직 humble 설치하지 말기!!!! 만약 설치했다면 포맷하는 것을 추천.GitRegistering SSH keys to GitHub is preferable.sudo apt-get -y updatesudo apt-get -y install gitHow to set up a development environmentClone autowarefoundation/autoware and move to the directory.git clone https://github.com/autowarefoundation/autoware.gitcd autowareIf you are installing Auto..

Chrome 설치1. wget 명령어로 rpm 패키지 다운wget 2. apt명령어로 크롬 패키지 설치sudo apt install ./google-chrome-stable_current_amd64.deb 2025.04. 이후 한글 입력시 spacebar, backspace 등 일부 키가 작동 안되는 이슈 발생.해결 방법https://mirror.cs.uchicago.edu/google-chrome/pool/main/g/google-chrome-stable/- google-chrome-stable_134.0.6998.88-1_amd64.deb 로 설치cd (deb 파일 설치 위치)sudo dpkg --install google-chrome-stable_134.0.6998.88-1_amd64.deb (기..

Neural Radiance Fields 희소한 이미지 뷰를 통해, 연속적인 Volumetic scence 함수를 최적화 하여 새로운 뷰를 합성하고 영상을 만들어냄. Algorithm 1) Fully connected deep network (non - convolutional) 2) input : a single continuous 5D coordinate (x,y,z,θ,φ) 3) output : volume density and view - dependent RGB color , 4D 4) volume rendering techniques => 복잡한 외관을 가진 장면을 사실적으로 렌더링하기 위해, NeRF를 효과적으로 최적화하는 방법을 설명하고 Neural Randering 및 뷰 합성에 대한 우..

자율주행의 4가지 기술: 인지, 측위, 판단, 제어 1.인지 기술 : 카메라, 라이다 등 의 센서 데이터로부터 차량, 보행자, 표지판, 신호등, 차선 등의 정보들을 추출 2.측위 기술: GNSS, IMU 등의 측위 센서와 인지 센서의 정보를 융합하여 차량의 위치와 자세를 추정 3.판단 기술: 주변 상황에 대한 인식 정보를 바탕으로 목적지까지 이동하기 위하여 필요한 경로, 속도, 행동 등을 계획 제어 기술: 계획한 경로와 속도를 최대한 따르도록 종횡방향 제어 값을 계산 서론 •연구 배경 및 필요성 – 현황 Ø현재 대부분의 양산차의 운전자 보조 시스템은 2단계에 해당 ØIT/ 서비스 업체들은 4단계 달성을 목표로 연구를 진행하고 있음 Ø최근에는 일본의 혼다모터스에서 3단계 자율주행차 모델을 판매하기 시작 •..

Introduction 자율 주행의 증가로 복잡한 다양한 환경을 다룰 수 있는 알고리즘이 필요해졌다. 고속도로와 같은 환경이 아닌, 혼잡이 많은 시내 주행은 고려되는 다양한 과제가 필요하다. 타이트한 교통 구정을 무조건 따라야한다. (속도 제한, 신호, 차선) 자동차, 보행자, 물체 등등이 포함된 주변 다이나믹한 곡선을 예측해야한다. LiDAR, 카메라, 라이다와 같은 센서 기반 vision은 불확실한 환경요소를 다룰 필요가 있다. (불확실한 환경요소 : 객체의 일부만 보이거나 가려진 상황) 본 논문에는 5가지의 시나리오를 소개한다. 상대 차량이 본 차량의 기준 경로를 막고 있는 경우 이 경우는 보통 우회전 차선에 추월 차량이 정지할 때 발생한다. (이 상황에서 추월하는 것은 교통 규정을 위반하는 것이지..

과연 Multimodal 없이 하나의 분야 모델로 개발을 하여 성과를 높인다는게 옳은 것인가의 고민이 생겼다. 이미지 분석으로만 감성을 판단하고 자연어처리로만 우리 일상 생활의 의사소통을 주고 받는다는 것은 무조건 한계가 있을 것이다. 이런 한계를 깰 수 있는 것이 바로 multi modal이다. multi modal은 다양한 modality를 각 모델에 넣어서 학습시킨 후, 결과값을 concat시켜 학습하는 과정을 말한다. Transformer 모델을 활용하여 multi modal을 진행하는 논문을 리뷰해 보겠다. Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences Yao-Hung Hubert Tsai, Shaojie Bai, Paul..

Loss Function 모델의 output 즉, 예측값과 실제 데이터 셋과의 차이를 수치화시키는 함수다.(이 차이를 출이는 것이 목표이며, loss값이 필요한 이유다.) 어떤 종류의 Loss Function이든, 예측값과 실제값이 비슷할수록 0 & 비슷하지 않을수록 1 또는 ∞에 가까워야한다는 개념으로부터 파생된다는 것을 인지하자. MSE(Mean Squared Error) 이 또한, 둘이 비슷할수록 0에 가까워지고, 둘의 차이가 클수록 발산한다. 는 아래로 볼록한 모형의 그래프를 형성할 것이다. 보통 regression에서 주로 사용된다. BCE(Binary Cross Entropy) Binary Classification을 할 때 사용하는 Loss Function이다. y = 0이면, 앞에 항이 0..

최근 핫한 chatgpt, Bert의 모든 것은 이 transformer에서부터 시작된 것이다. gpt계열을 transformer의 decoder부분을 Bert부분은 encoder부분만 사용하여 적합한 task를 해결하는데 사용한다. 보통 gpt계열은 decoder의 특성으로 generative model로 사용되고 bert는 보통 summarization이나 classification model로 활용된다. 이 transformer는 nlp분야에서 한 차원의 변화를 준 모델로 그 전에 있었던 RNN기반의 모델들의 단점을 보완하였다. https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf Transformer : Attention is all you need Abstract 여기서 The do..

학창시절에 배운 미분을 통해 이 딥러닝에서는 어떻게 적용되어 학습되는지 확인해보자. 학창시절에는 실수를 활용해서 함수를 통해 미분을 하여 y'=0일때의 x의 값을 구하는 문제를 많이 접해봤다. 이 Deep Learing에서는 어떤 차이점이 있는지 확인해보자. 또한 미분계수가 주는 의미가 무엇인지 알아보자. Gradient - Based Learning 학창시절 때 부터 배워온 미분을 통해 학습을 한다는 말로 x 값을 계속해서 dy/dx를 통해 업뎃하면서 최솟값을 찾는 학습기법을 말한다. 딥러닝에서 미분계수의 의미는 + : (-) 방향으로 가야 최솟값을 찾을 수 있다. - : (+) 방향으로 가야 최솟값을 찾을 수 있다. 의 의미를 갖고 있다. 즉 " -dy/dx : x값이 움직여야하는 방향이다!" 라고 ..