공부하는 펭구

로봇 운영체제(ROS,Robot Operating System)는 로봇 응용 프로그램을 개발할 때 필요한 하드웨어 추상화, 하위 디바이스 제어, 일반적으로 사용되는 기능의 구현, 프로세스간의 메시지 패싱, 패키지 관리, 개발환경에 필요한 라이브러리와 다양한 개발 및 디버깅 도구를 제공한다. ROS는 로봇 응용 프로그램 개발을 위한 운영체제와 같은 로봇 플랫폼이다. 이 글에서는 ROS noetic버전을 설치하도록 하겠다. ROS1의 마지막 버전이다. 1. 설치 패키지 목록에 ROS 를 추가 $ sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.l..

YOLOv5는 Ultralytics에서 제작되었지만 YOLOv6는 Meituan Vision AI Department 에서 제작했다. 특이하게 YOLOv6는 YOLOv7보다 늦게 나왔다. 순서대로 정리하면 5 → 7 →6 순서이다. 여기서는 성능향상 또는 모델의 구조 변경을 다루기 보다는 실제로 custom dataset을 학습 시키는것을 중점적으로 볼예정이다. YOLOv6도 우분투 20.04 LTS, 파이참 가상환경에서 실행하도록 하겠다.이과정은 YOLOv5와 별반 다르지 않다. 일단 아나나콘다 환경에서 아래의 명령어를 입력해 yolov6 가상환경을 생성하고 가상환경을 실행한다. $ conda create -n yolov6 pyton=3.8 $ conda activate yolov6 가상환경을 만든후 ..

YOLOv1부터 YOLOv3까지 Josept Redmon이 개발을 했다. 하지만 YOLOv3 개발 이후 computer vision이 자신이 생각한 분야와는 다르게 군사적 목적으로 사용되는것이 싫어 이후 개발을 포기한다고 했다. 이후 AlexeyBochkousky가 YOLOv4 개발을 진행 했다. 하지만 custom dataset으로 train하는 방법은 YOLOv3와 차이가 없다. 따라서 많은 설명은 하지 않도록 하겠다. 환경은 우분투 20.04 LTS 에서 진행 하도록 하겠다. 사전에 설치해야할 항목들은 1. Nvidia-driver 2. CUDA, CUDNN 3. OpenCV 4. Darknet YOLOv3와 동일하게 준비가 되어 있어야 한다. custom dataset은 YOLO_mark(다른 a..

YOLOv3 custom dataset을 가지고 훈련을 진행 해보도록 하겠다. 환경은 우분투 20.04 LTS 에서 진행 하도록 하겠다. 사전에 설치해야할 항목들은 1. Nvidia-driver 2. CUDA, CUDNN 3. OpenCV 4. Darknet 이렇게 준비가 되어 있어야 한다. 준비가 완료 되었으면 custom dataset을 준비해 준다. 필자는 YOLO_mark를 이용해 준비를 해둔 상태이므로 이부분은 본 게시물에서는 설명하지 않도록 하겠다. 준비가 되었으면 다음 단계로 진행한다. Darknet 폴더로 이동해 custom_yolov3 폴더를 만들어준다. 아래의 사진처럼 5개의 파일이 있어야 한다. 준비해야할 부분을 하나씩 보도록 하겠다. 1. img 폴더 폴더 내에는 yolo_mark를..

OpenCV를 설치하기에 앞서 OpenCV가 설치 되어 있는지 확인을 한다. 아래의 명령어를 입력해 확인한다. $ pkg-config --modversion opencv 위와 같이 출력이 되면 OpenCV가 이미 설치가 되어 있는것이다. 따라서 아래의 명령어를 차례로 입력해 삭제를 진행한다. $ sudo find /usr/local/ -name "opencv" -exec rm -i {} \; $ sudo rm /usr/local/{bin,lib}/opencv $ sudo find / -name "opencv" -exec rm -i {} \; $ sudo make uninstall 위의 과정을 진행하고 혹은 설치가 안되어 있는 경우 여기서 부터 진행하면 된다. OpenCV설치를 진행하도록 하겠다. 버전은 ..

JetBrains에서 제작한 Python용 통합 개발 환경이다. 우분투 20.04 LTS에서 파이참을 설치하는 방법은 의외로 간단하다. 아래의 사이트에 들어가 PyCharm Community Edition을 다운로드 받는다. https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=linux#section=linux Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains Download the latest version of PyCharm for Windows, macOS or Linux. www.jetbrains.com 다운로드 받은 위치에서 아래의 명령어를 입력한다. $ snap find pych..

Nvidia-driver와 CUDA 설치를 완료 했으면 CUDNN을 설치해야 한다. 아래의 사이트에 들어가서 CUDA 버전에 맞는 CUDNN버전을 찾는다. nvidia 계정이 필요하고 이 과정은 생략한다. https://developer.nvidia.com/cudnn CUDA Deep Neural Network cuDNN provides researchers and developers with high-performance GPU acceleration. developer.nvidia.com CUDA 버전에 맞는 CUDNN을 찾으면 다운로드를 받는다. 다운로드 받은 위치에서 압축을 푼다. $ tar zxvf [cudnn 파일] 압축이 풀리면 아래 3가지의 명령어를 입력한다. $ sudo cp cuda/i..

터미널을 열어 아래의 명령어를 입력해 컴퓨터의 그래픽카드 사양을 확인한다. lspci | grep -i VGA 자신의 GPU 모델을 확인 하면 다음으로 설치 가능한 driver를 확인한다. ubuntu-drivers devices 설치전 아래와 같이 repository에 Nvidia-driver를 추가해준다. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 가장 안정적인 driver는 recommended 표시가 되어있다. 두 가지 설치 방법이 있는데 자동설치, 수동설치가 있다. 1. 자동 설치 sudo ubuntu-drivers autoinstall 2. 수동 설치 sudo apt install nvidia-driver-드라이버 버전 설치 완료후 재부팅을 진행한다..

아나콘다(Anaconda) 환경을 구축하는 방법을 기록하려고 한다. 먼저 아나콘다 공식 홈페이지로 이동해 각자 환경에 맞는 아나콘다를 다운로드 받아준다. 우분투 20.04 LTS 버전을 사용중이기에 Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh 파일을 다운로드한다. http://www.anaconda.com/products/individual Free Download | Anaconda Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 다운로드 받은 위치로 이동한 다음 아래의 ..