スキップしてメイン コンテンツに移動

[일상] GTC Japan 2017 참관기

첫째날에서 가장 재미있게 들은 세션은 preferred networks사의 chainer 이야기였습니다. 어떻게 chainer을 만들게 되었고, DL framework에 어떤 기여를 하고 있는지, 앞으로 어떤 방향으로 나아갈지에 대해 자신감 있게 설명하는 모습이 너무 멋있었습니다. 아무래도 일본에서 만든 DL framework라서 그런지 세션 발표회장에서 chainer을 사용하여 연구, 개발하는 기업과 연구자들이 많았습니다. 

NVIDIA사의 GTC2017이 다이바 힐튼호텔에서 열리고 있습니다. ML에서 GPU가 차지하는 역할이 점점 커져가면서 GTC도 이전보다 다양한 분야의 회사와 연구기관이 참가하여 더욱 재미있는 이벤트가 되어가네요.

외장형 솔루션을 제공하는 회사입니다. 가격을 물어보고 마음을 접었습니다 ㅋㅋ

GitHub에 공개 프로젝트로 진행되고 있는 자율주행 드론. DNN을 이용하여 GPS없이 주행할 수 있는 특징이 있습니다.

츠쿠바 챌린지에서 좋은 성적을 거둔 자율주행차량.
알고보니 올해 ROS연구회에서 인연을 맺은 연구원 분께서 만드신 차량이었습니다.

Jetson TX의 carrier board입니다. 개발이 끝나면 캐리어 보드를 이용해서 소형화할 수 있습니다. 문제는 아직 적당한 케이스가 없네요. Jetson TX 시리즈에 적당한 케이스가 있으면 좋으련만..

コメント

このブログの人気の投稿

[참고] ROS kinetic에서 WebCam 사용하기 (Ubuntu 16.04)

Reference: 1. https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam/issues/53  2. http://zumashi.blogspot.jp/2016/12/ros-kinetic-usb-cam.html  3. http://cafe.naver.com/openrt/5963 위의 사이트들을 참고하여 ROS Kinetic에서 Logitech WebCam C270의 동작을 확인했습니다. $ cd ~/catkin_ws/src $ git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb-cam.git $ cd .. $ catkin_make WebCam test $ roscore $ rosrun usb_cam usb_cam_node $ rosrun image_view image_view image:=/usb_cam/image_raw $ rosrun rviz rviz 1) By display type>rviz>image 2) Image topic: /usb_cam/image_raw --> 왼쪽 하단과 같이 WebCam이 잘 동작하는 것을 확인했습니다.

[vscode] TImeout waiting for debugger connection

이제까지 잘 동작하던 비주얼 스튜디오 코드가 위와 같은 에러 메세지를 내면서 갑자기 디버깅이 안되서 인터넷을 검색한 결과.. vscode의 User Setting에서 검색창에 python.terminal.activateEnvironment을 입력하여 true로 설정되어 있는 값을 false로 변환하면 된다. 

Anaconda을 이용하여 ROS + Tensorflow 함께 사용하기

-- CUDA, cuDNN 버전확인 https://stackoverflow.com/questions/41714757/how-to-find-cuda-version-in-ubuntu/42122965 $ nvcc --version cuda8.0, cudnn6.0 -- 아나콘다 python2.7 버전 인스톨 https://www.anaconda.com/download/#linux python3.x이랑 ROS 같이 써보려고 했는데, 아직 실력이 부족해서 그런지 실패.. $ bash Anaconda2-5.3.0-Linux-x86_64.sh $ source ~/.bashrc $ python -V Python 2.7.15 :: Anaconda, Inc. $ conda create -n tf14 pip python=2.7 $ source activate tf14 -- ROS 관련 패키지 인스톨 (tf14) $ pip install --upgrade pip (tf14) $ pip install -U rosinstall msgpack empy defusedxml netifaces --CUDA, cuDNN, CPU/GPU을 사양에 맞춰서 tensorflow download https://github.com/mind/wheels#mkl (tf14) $ pip install tensorflow-1.4.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl 잘 설치가 되었는지 Hello, tensorflow 실행 (tf14) $ python Python 2.7.15 |Anaconda, Inc.| (default, May  1 2018, 23:32:55) [GCC 7.2.0] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> i