정리노트

지금까지 Jetpack에서 Jetson Xavier 디바이스에 있는 Fan을 컨트롤하기 위해서는 크게 nvpmodel명령어를 이용하거나, jtop을 활용하여 이를 컨트롤하는 방법을 주로 사용했었습니다 아래 블로그에 잘 정리되어 있습니다. https://jstar0525.tistory.com/86 [Jetson] [nvpmodel] 성능, 팬 모드 설정 이번 시간에는 jetson의 성능, 팬 모드를 설정할 수 있는 nvpmodel에 대해 알아보겠습니다. 1. Print help info. $ sudo nvpmodel -h Nvidia Power Model Tool Version 1.1.4 Usage: nvpmodel [-h | --help] [--ve.. jstar0525.tistory.com 그런데, 얼..

◎ PyTorch설치 Pytorch설치같은경우엔 아래 포럼을 참조하여 작성하였습니다. https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-11-now-available/72048 PyTorch for Jetson - version 1.11 now available Below are pre-built PyTorch pip wheel installers for Python on Jetson Nano, Jetson TX1/TX2, Jetson Xavier NX/AGX, and Jetson AGX Orin with JetPack 4.2 and newer. Download one of the PyTorch binaries from below fo..

이전 포스팅에서 nvidia SDK Manager로 Jetpack 5.0.1을 설치하는 과정에대해 정리했었는데, 설치를 해놓고보니 ..공간이 모자라도 너무 모자랐다고 합니다. 해서 추가로 1Tb SSD카드를 따로 구매해서 용량을 늘려주는 작업을 진행했습니다 이번포스팅은 SSD를 부팅디스크로 만드는 일련의 과정을 정리해보도록 하겠습니다. 아래 블로그를 참조해서 진행했습니다. https://semotube.tistory.com/98 Jetson AGX Xavier : SSD를 부팅디스크로 만들기 ( M.2 NVMe SSD ) 유튜브 동영상 : youtu.be/_EzstTHPO30 Xavier에 우분투 설치했다고 해서 SSD로 부팅되는것은 아닙니다. SSD의 읽기속도는 SD카드보다 7배정도 빠릅니다. 따라서 ..

Jetson Xavier AGX에 ROS2환경으로 인공지능관련 프로젝트를 진행할 일이 있어서, Jetson Xavier AGX에 구현해놓은 여러가지 환경세팅에대해 포스팅 해보고자 합니다. 제일먼저, Jetson Device 를 다룰때 가장 먼저 시작하는 Jetpack설치부터 다뤄보도록 하겠습니다 ◎ Jetpack sdk manager Jetson 플랫폼은 Jetpack 이라는 Package Manager가 따로 있어서 이를 통해 Jetson전용 OS부터 CUDA, CUDnn 등등 GPU 활용을 위한 여러가지 라이브러리를 처음 부팅할때부터 받을 수 있도록 해놓았습니다. Jetpack 4.x. 버전까지만 해도 제공되는 Ubuntu버전이 18.04이다보니, Jetson Xavier에 ROS2를 깔기가 조금 애..

Stewart Platform으로 Impedance Control을 적용할 일이 있어서, 제어하면서 필요했던 내용을 간단하게라도 정리해보고자 포스팅하게되었습니다 ◆ 목차 ◎ Stewart Platform ◎ 전체 제어구조 ◎ Dynamic Controller ○ Dynamic Controller ○ Impedance Force ○ Merge ◎ Other Nodes ○ Force to Torque Mapping ○ Forward Kinematics ◎ Stewart Platform Stewart Platform은 위와같이 생긴 구조의 Manipulator를 말하며, 보통 상판 - Spherical Joint(3자유도) - Linear Actuator - Universial Joint(2자유도) - 하판 ..

지난 포스팅에서 CNN에 대해 3번에 걸쳐서 다뤄보았다. Convolution Layer는 해당 이미지 Pixel 안의 Data를 Input으로 특징정보를 추출 해주는 일종의 Filter고, 이런 Convolution Layer를 이용해 만든 Neural Network를 바로 CNN이라고 한다. 이번 포스팅에서는 CNN을 이용해서 객체 탐지, 즉 Object Detection을 진행하는 것에 대해 다뤄보도록 하겠다. ◆ 목차 ◎ Localization & Detection ◎ Classification With Localization ○ Loss Function ◎ Convolution implementation of Sliding Windows ○ Replace FC Layer to Convolutio..

https://arxiv.org/abs/1512.03385 Deep Residual Learning for Image RecognitionDeeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions witharxiv.org2015년 위 논문이 발표되고image Classification분야에서 혁신을 일으켰던 ResNet..

지금까지 CNN 포스팅에서, CNN의 여러가지 Building Block과 이를 바탕으로한 가장 기초적인 CNN Model에 대해서 살펴보았다. 이번에 포스팅할 내용은 이런 CNN모델 Architecture의 Reference들이다. ◆ 목차 ◎ Classic Networks with CNNs ○ LeNet-5 ○ AlexNet ○ VGG Net ◎ Classic Networks with CNNs ○ LeNet-5(1998) 오래전 제안된 Architecture로, MaxPooling대신 Avg Pooling이 쓰이고, Cross Entropy대신 L2 Distance가 쓰이는 게 \ 최근 Architecture와는 많이 다르다는 것을 알 수 있다. https://ieeexplore.ieee.org/st..

지난번 포스팅에서, CNN Architecture에는 크게 3가지 Building Block이 있다고 했다. -> Convoluion Layer, Fully Connected Layer, Pooling Layer 직전 포스팅에서 Convoluion Layer, Fully Connected Layer에 대해서는 다뤘고, 이번 포스팅에서는 나머지 Building Block인 Pooling Layer에 대해서 다뤄보려고 한다. 그리고, 이런 Building Block으로 만든 CNN의 예시로 어떤 것들이 있는지 살펴보고, Pytorch상에서 이를 어떻게 구현하는지 알아보겠다. ◆ 목차 ◎ A Simple Convolution neural Network ◎ Pooling Layers ○ Max Pooling ○..

이번 포스팅에서는 Computer Vision에 쓰이는 여러가지 Neural Network중, 매우 큰 Building Block인 Convolution Layer에 대해 다루어 보고자 한다. ◆목차 ◎ Computer Vision Problem Types ◎ Building Blocks of CNN ◎ FC(Fully Connected Layer) ◎ Convolution Layer ○ Edge Detection ○ Learning Filters.. to detect Various Edge ○ Convolution with Bias ○ Padding & Stride ○ Summary of Convolutions & Notation ◎ Convolution Over Volume (참고) ◎ Technic..