인공지능 환경세팅 인공지능 환경세팅 2022. 11. 30. 2D 시뮬레이터에서 학습 진행 및 모델 추출 (CrowdNav DS-RNN) Author: KangchanRoh Team: Reinforcement Learning Team @ CAI Lab Date: 2022/11/30 1. 학습 진행 (1) 로봇 및 카메라 OMO-R1 카메라 : Intel RealSense D435 (2) 학습 모델 파라미터 설정 (config 파일) 커스텀 파라미터 로봇 반경 : 0.47m 로봇 최대 속도 : 1.2m/s 카메라 화각 : 86도 학습할 스텝 수 : 20e7 그 외 파라미터 속도 vv, 각속도 ωω로 주행하는 unicycle 타입 로봇에 맞게 저자들이 제시한 디폴트 파라미터로 설정. 학습 횟수 2000만 Step만큼 학습 진행 1회차 학습 (파란색 그래프) 2회차 학습 (주황색 그래프) 1회차 학습 모델을 pre-train으로 가.. 인공지능 환경세팅 2022. 11. 30. YOLO + Object Tracking Author: KangchanRoh Team: Reinforcement Learning Team @ CAI Lab Date: 2022/11/30 Benchmark COCO Benchmark (Real-Time Object Detection) Papers with Code - COCO Benchmark (Real-Time Object Detection) The current state-of-the-art on COCO is YOLOv7-E6E (36 fps). See a full comparison of 41 papers with code. paperswithcode.com MOT17 Benchmark (Multi-Object Tracking) Papers with Code - MOT17 Benchmark.. 인공지능 환경세팅 2022. 7. 26. [환경 세팅] Ubuntu 20.04에 CUDA 11.3 cuDNN 8.2.1 설치하기 Author: Kangchan Roh Date: 2022/08/01 Ubuntu 20.04 Nvidia 드라이버 470 CUDA 11.3 cuDNN 8.2.1 ▣ 머리말 안녕하세요 첫 포스팅으로 인사드려요. 진남준(진정한남자준희)씨랑 블로그 공동 운영하게 된 노갈이예요. 준희씌는 이미 대학원생이고 저는 곧 대학원생이라 앞으로 이 블로그에서 자주 뵐 것 같아요. 자자 인사 다 했으니 GPU로 인공지능 학습을 위해 필수로 설치해야 할 라이브러리 CUDA와 cuDNN을 Ubuntu환경에서 설치를 해봅시다. 저는 Pytorch를 사용하기 위해 설치를 했어요. 참고한 블로그: https://webnautes.tistory.com/1479 Ubuntu 20.04에 CUDA 11.2, cuDNN 8.1.0, Open.. 이전 1 다음
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