Develop me

코덱스를 돌려놓으며 쓰는 요즘 근황...또 지난 글을 쓰고 거의 1년이 지났습니다. 시간이 정말 빠른 것 같습니다..ㅎ26년 근황과 느낀 점을 일기(사실상 연기)로 써서 남겨두려고 합니다.그동안 석사 1,2학기에 쓴 첫 논문이 ICLR 1저자로 accept이 되어서 지난 4월 브라질도 다녀오고, 그 이후로는 두번째 1저자 논문도 제출하고 동시에 AI b2c saas 창업을 준비하고 있습니다. 앱 개발도 거의 막바지가 되었고 결제 시스템만 심사 잘 통과하고 잘 붙으면 좋겠네요. 이번 논문도 좋은 결과가 나오길.. 기대해봅니다. 매일매일이 정말 정신이 없는 것 같습니다 ㅎ 요즘들어 정말 이를 더 악 물고 살아가는 것 같습니다. 딱 1년 전 제 첫 논문 쓸 때보다 더 그런 것 같습니다.요즘 AI native는..

간간히 최신 논문과 최전선 AI 모델을 적절히 섞어서 기술 칼럼(?) 느낌으로 써볼까 합니다.앞으로 졸업하고도 흐름을 놓치지 않으려면 이런 작업이 중요할 것 같아서 해보려 합니다. 이번 글은 기존의 LLM을 잘 활용하는 것만으로도 ARG-AGI-2와 같은 어려운 벤치마크 성능을 끌어올릴 수 있다는 post에 관한 글입니다. Traversing the Frontier of SuperintelligencePoetiq is proud to announce a major milestone in AI reasoning. We have established a new state-of-the-art (SOTA) on the ARC-AGI-1 & 2 benchmarks, significantly advancing bo..

정말 오랜만에 쓰는 글.. 마지막 글을 쓰고 1년 반이 흘렀습니다.정신 없이 사는 동안 정말 많은 위기와 기회와 결과가 제 곁을 지나간 듯 합니다.아주 가끔 이 블로그에 들어와 제가 남겼던 글들을 읽을 때면 그때의 독기와 노력들이 안쓰럽기도 하면서 이제는 추억할 일이 되어버린 것 같기도 합니다.어린 시절의 나태를 속죄하고자 전역하고 이를 악물고 살았었는데, 그나마 그 덕에 제가 누리고 있는 것들이 참 많은 듯 합니다.지난 시간동안 많은 고민과 도전을 했고 최종적으로는 올해 3월 계약학과 대학원에 진학했습니다.부족한 탓에 많은 기회를 놓쳤고, 또 한 편으로는 운이 좋게 계약학과 입시에서는 제가 걸어온 길에 대해 조금의 인정을 받은 것 같습니다.얼마 전에는 정말 운 좋게도 탑 컨퍼런스에 논문 submissi..

이번 글은 Docker 컨테이너 내부에서 ROS2 UR3e를 이용하여 Intel RealSense 기반으로 Categorized Object Pose Estimation 알고리즘인 Centerpose를 수행하여신발을 정리한 과정에 대해 작성하도록 하겠습니다.  연구원에서의 마지막 정리 글은 소감도 함께 담고 싶습니다.두 달 동안 많다면 많고, 적다면 적은 여러 task 들을 수행해보았습니다.초기에 목표로 했던 신발 정리를 하는 로봇 팔에 결론적으로는 도달했지만한편으로는 아쉬운 마음이 들기는 합니다. 뭔가를 시작할 때 항상 마스터피스를 내놓고 싶은데,어느 순간부터 현실과 타협하는 저를 보며 아쉬운 마음이 많이 들긴했습니다.물론 두 달이라는 시간이 부족한 감도 없지 않았습니다. 누군가가 제가 써온 글을 보시..

지난 글에서 docker 컨테이너 내에서 Intel Real sense를 이용하여Object Pose Estimation을 수행하는 과정을 작성했습니다. RealSense 기반 ROS2 에서 Real Time CenterPose 실행지난 글에서 Isaac ROS CenterPose 를 이용하여 ROS2 docker 환경에서 Object Pose Estimation 이 가능하도록 빌드하였습니다. ROS2 기반 Isaac ROS CenterPose Example 수행하기 Categorized Object Pose Estimation 이 가능한 CenterPcobang.tistory.com 특히 신발에 대하여 Categorized 된 CenterPose를 이용했습니다.제가 최종적으로 Object Pose Es..

지난 글에서 Isaac ROS CenterPose 를 이용하여 ROS2 docker 환경에서Object Pose Estimation 이 가능하도록 빌드하였습니다. ROS2 기반 Isaac ROS CenterPose Example 수행하기Categorized Object Pose Estimation 이 가능한 CenterPose를 ROS2에서 수행시키기 위해, NVIDIA에서 이미 만들어둔 Isaac ROS 기반의 CenterPose를 패키지로 붙여 Depth Camera로 Real Time 분석이 가능하도록 하고자 하였습cobang.tistory.com 이제 이를 이용하여 Intel Real Sense D435 를 이용하여 Real Time으로 CenterPose 가 수행 가능하도록 빌드하겠습니다. 먼저..

Categorized Object Pose Estimation 이 가능한 CenterPose를 ROS2에서 수행시키기 위해,NVIDIA에서 이미 만들어둔 Isaac ROS 기반의 CenterPose를 패키지로 붙여Depth Camera로 Real Time 분석이 가능하도록 하고자 하였습니다.이전에도 수행했었지만, 이 때는 로컬 환경에서 Python OpenCV를 통해 수행한 것이었고이번에는 ROS2에 붙이는 것에 초점을 맞췄습니다. CenterPose와 Example에 대한 자세한 내용은 이전 글들을 참조해주시기 바랍니다. [논문 리뷰] CenterPose - Single-Stage Keypoint-Based Category-Level Object Pose Estimation from an RGB Ima..

지금까지 많은 것들을 쌓아왔습니다.Vision 없이 고정된 위치를 Pick and Place 해보았고,  ROS2 MoveIt2 에서 UR3e + Intel RealSense Pick and Place 예제 수행점점 심연 속으로 들어왔다는 느낌이 들고 있습니다. 가끔 어떤 자료를 찾는 것 조차 버겁게 느껴집니다. 학문적으로 수준이 높아서라기보단, 특정한 주제에 대해 꽤 깊게 들어왔다는 말을 하고cobang.tistory.com 로봇 팔을 Vision 을 기반으로 물체를 인식하고 집도록 하기 위하여Camera Image 로 인식된 이미지로부터 Camera coordinate와 World coordinate 로 변환하는 방법을 공부했고, 이미지로부터 실제 좌표를 얻기 위한 Camera Transformati..

이번 글에서는 Camera Transformation 개념에 대해서 간단히 언급하겠습니다. 우선 Camera Transformation 은 카메라에 보인 물체를 실제 좌표계의 위치로 옮기는 작업입니다. 카메라 상에서 물체의 x, y pixel 좌표와 Depth 를 이용하여물체의 Camera coordinate를 얻고,Camera의 x, y, z 좌표와 w, x, y, z 쿼터니언을 이용해 Camera Transformation Matrix를 획득해Camera Coordinate를 Real World Coordinate로 변환하게 됩니다.  잠시 넘어가기 전에 쿼터니언에 대해서 간단하게만 설명하겠습니다.쿼터니언은 굉장히 비직관적인 개념입니다.대부분의 회전은 Roll Pitch Yaw라고 하는 방식으로 설명..

이번에는 ROS2 humble에서 Intel D435 Depth Camera에 YOLOv8 을 붙여보도록 하겠습니다.이번 글의 최종 목표는 rviz에서 YOLOv8으로 분석된 Image 화면을 확인하고 결과를 publishing 하는 것입니다. 실력이 부족해서 그런지기능 하나하나를 쌓아가는게 너무 벅찬 것 같습니다.그래도 이번에는, 이미 존재하는 매우 좋은 Github repository가 있어 이를 이용했습니다. GitHub - mgonzs13/yolov8_ros: Ultralytics YOLOv8 for ROS 2Ultralytics YOLOv8 for ROS 2. Contribute to mgonzs13/yolov8_ros development by creating an account on GitH..