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* 출처 - https://blog.naver.com/deokim/222322710425 * 베이즈정리 - 정리 : 사전확률과 사후확률 사이의 관계 - 개념 : 사전확률로부터 사후확률을 구할 수 있다. - 공식 : P(A|B) = P(A∩B) / P(B) = P(A)*P(B|A) / P(B) * 예시 - A 사건 : 암 존재 / 사실 : 실제로 암이 있다. - B 사건 : 암 진단 양성 - 추정 : 진단을 해보니 암이 있을 것 같다. - P(A) : 암이 실제로 있을 확률 = 1.4% - P(B) : 암 진단시 양성으로 나올 확률 - P(B|A) : 암이 실제로 있을때, 암 진단이 양성으로 나올 확률 = 75% - P(B|~A) : 암이 실제로 없을때, 암 진단이 양성으로 나올 확률 = 11% - 사전확..

* 출처 : https://www.revopoint3d.com/accuracy-precision-and-repeatability-of-3d-depth-cameras/ accuracy : 측정값이 참값에 얼마나 가까운지 알려주는 지표. precision : 측정값이 다른 측정값들과 얼마나 가까운지 알려주는 지표. 점군이 얼마나 모여있는지. repeatablity : 성공한 측정값 끼리 얼마나 가까운지 알려주는 지표.

출처 : https://www.youtube.com/watch?v=7MdQ-UAhsxA&list=PL_iJu012NOxehE8fdF9me4TLfbdv3ZW8g&index=4 제목 : [강화학습] 2-2강. 상태 가치 함수 V & 행동 가치 함수 Q & Optimal policy 개념 * Markov Decision Process action -> action -> action -> ... Goal = maximize Expected Return * Expected Return의 표현 - State value function 지금 state부터 기대되는 Return 지금 이 state로부터 시작해서 기대되는 Return 지금 현재 state에 대한 평가, 가치 - Action value function 지..

영상 제목 : UofT Robotics Institute Seminar Series: Ken Goldberg "New Wave of Robot Grasping" 발표자 : Ken Goldberg 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=4F-uu8rvgNw&t=1862s # The New Wave in Robot Grapsing - First Wave - Second Wave - New Wave - New Work # 그림 설명 - 위에서부터 아래로 : 완벽하고 이상적인 형태를 지닌 순수한 공리에서부터 시작하여 아랫쪽 현실을 이해 - 아래에서부터 위로 : 다양한 정보를 모아 분류하는 작업을 통해 현세계를 이해하고 이를 바타으로 윗쪽을 이해 # 피스피킹 기술의 필요성 # paral..

출처 : https://blog.naver.com/kips1214/222448655349 지난 2018년 앰비덱스터러스 래보라토리즈(Ambidexterous Laboratories)라는 이름으로 설립된 앰비 로보틱스는 ‘앰비OS’를 내놓고 있는데, 이 운영체제는 '덱스넷(Dexnet)' 시뮬레이션-투-리얼리티(simulation-to-reality) 기술을 활용해 능숙한 로봇 팔 동작을 지원한다. 앰비키트는 온라인 고객들에게 발송하기 위해 수백만개의 특정 제품들을 골라 특정 가방 또는 박스에 포장할 수 있도록 해준다고 회사 측은 밝혔다. 이 회사는 자사 기술이 99% 이상의 주문 정확도를 보장하며, 다운타임 없이 24시간 작동이 가능하다고 덧붙였다.

출처 : https://www.youtube.com/watch?v=Oqf55BP408c - Photorealistic Synthetic Dataset : 실사와 같은 고품질 이미지 데이터 - Domain Randomization Synthetic Dataset : 무작위 데이터 생성기법으로 다소 품질이 떨어짐. 생성환경 구성이 쉽고 속도가 빠름 - 합성데이터셋은 실제 데이터가 없어도 훈련데이터셋을 활용 가능하고, 합성데이터셋을 실제 데이터와 함께 훈련데이터셋으로 활용할 경우 성능이 좋아짐. - Bounding Box(bbox) 좌표 형식

출처 : https://blog.naver.com/jjys9047/222089673044 * Localization, Detection, Semantic Segmentation, Instance Segmentation, Part Segmentation 모든 개념에는 객체가 무엇인지 구분하는 Classification이 기본으로 포함되어있다. - Classification : 객체가 무엇인지 구분한다. - Localization, Detection : "Bounding Box" 기준으로 구분한다. - Semantic Segmentation, Instance Segmentation, Part Segmentation : "Pixel" 기준으로 구분한다. - Localization : "단일" 객체의 위치를 찾..

영상 제목 : 【WEBINAR】【ACCUPICK】 3D Vision - 공장을 미래로 이끄는 지능형 솔루션 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=cnnxS5duos0 Random Bin Picking 빈피킹의 99%는 CAD 파일을 사용하여 point cloud와 일치시키는 기술을 사용한다. CAD based localization 객체를 depth camera로 입력받는 경우 각 포인트의 x,y,z값을 알 수 있기에 point cloud 입력 받는 것과 동일. 솔로몬에서는 2D 객체 이미지를 입력하여 객체의 location을 파악한다. 표면을 통해서 얻을 수 있는 정보는 색상과 텍스쳐 등. 2D로 얻게되는 객체의 색깔과 텍스쳐 정보가 중요하다는 ..