Computer Science71 임베디드 보드 ROS는 전세계 수준에서 공동으로 로봇 어플리케이션을 개발하기 위한 SDK이다. 그렇다면 로봇 개발에 사용되는 대표적인 하드웨어는 임베디드 보드로, 칩이 내장된 메인보드를 의미하며 로봇 공학에서 필수적으로 사용되는 하드웨어이다.임베디드 보드 활용 예시아두이노는 교육 목적으로 제작되었지만, 높은 접근성으로 사물 인터넷, 로봇, 드론 뿐만이 아니라 산업/예술/농업 분야 등 다양한 곳에서 활발하게 활용되고 있다. 또 아두이노가 아닌 더 넓은 범위에서 임베디드 보드의 활용 예시를 찾아본다면 없는 곳을 찾아보기 힘들 정도로 정말 많다. 냉장고, 세탁기, 청소기와 같은 가전 제품 뿐만이 아니라 자판기와 같이 조작이 가능한 전자 제품에는 임베디드 보드가 탑재되어 있다고 볼 수 있다.더보기Embedded Board :.. 2024. 6. 7. ROS2란? ROS: The ROS EcosystemROS Has Solutions to Your Robot Problems Despite the name, ROS is not, in fact, an operating system. Rather, it’s an SDK (software development kit) that provides the building blocks you need to build your robot applications. Whether your application is awww.ros.org Documentation - ROS WikiROS (Robot Operating System) provides libraries and tools to help software developers .. 2024. 6. 7. 고급 합성곱 신경망 ② 4. VGGNetVGGNet은 2014년 옥스퍼드 대학교의 VGG 연구 그룹에서 제안한 신경망 구조 VGGNet의 구성 요소는 새로 고안된 요소 없이 LeNet이나 AlexNet과 동일하지만 신경망의 층수가 더 많음 VGG16 이라고 알려진 VGGNet은 가중치를 가진 층 16개로 구성 (합성곱층 13개, 전결합층 3개) 모든 층의 하이퍼파라미터가 동일하게 설정되었기 때문에 신경망을 이해하기 쉽다는 점이 학계에 깊은 인상을 남김 (1) VGGNet에서 발전된 부분VGGNet의 개선점은 동일하게 설정된 층(합성곱층과 전결합층)을 사용해서 신경망 구조를 단순화 시켰다는 점임전체적인 신경망 구조는 일련의 합성곱층 뒤에 역시 풀링층이 배치되는 구조로 모든 합성곱층은 3x3 크기의 필터와 스트라이드 1, 패딩 .. 2024. 4. 17. 고급 합성곱 신경망 ① 학습 목표 CNN 디자인 패턴 다루기 LeNet, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet 등의 신경망 구조 이해하기 학습 내용 다섯가지 최신 합성곱 신경망 구조를 살펴본다. 1. CNN의 디자인 패턴 CNN을 이용한 딥러닝 모델 설계 시 사용하는 기존 패턴 구조 첫번째 패턴 - 특징 추출과 분류 합성곱 신경망은 크게 특징 추출을 맡는 부분과 분류를 맡는 부분으로 나뉨 특징 추출을 맡는 부분은 일련의 합성곱층(CNN), 분류를 맡는 부분은 전결합층(FC Layer)으로 구성됨 LetNet, AlexNet, 인셉션, ResNet 거의 모든 합성곱 신경망이 이 구조를 따름 두번째 패턴 - 이미지 깊이는 증가, 크기는 감소 모든 층의 입력은 이미지 각 층은 이전 층에서 생성된 새로운 .. 2024. 4. 17. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 18 다음
