9학년 5반

앞서 Depth Estimation 비교 분석을 진행하여 Depth-Anything-V2가 가장 실제와 유사한 결과를 도출하였기 때문에 해당 프로세스로 진행!! Depth만 추출하는 것에 끝내지 않고 해당 데이터를 기반으로 Point Cloud Data까지 생성할 수 있도록 추가하여 작성해 보았음. GitHub - Oh-JongJin/Image2PCD: Single image to Point Cloud Data converter using Depth EstimationSingle image to Point Cloud Data converter using Depth Estimation - Oh-JongJin/Image2PCDgithub.com위 레포지토리의 run.py를 실행하면 되는데, 먼저 Depth-..

https://jjoh4803.tistory.com/68 [SAM to OBB] Generate Point coord Toolhttps://jjoh4803.tistory.com/64 SAM2 (Segment Anything Model 2)에서 포인트를 이용한 세그멘테이션https://jjoh4803.tistory.com/62 SAM (OBB) 객체 추출항공 뷰 이미지 차량 객체 추출 방법론1. 배경 및 목적항공 이미지jjoh4803.tistory.com지난번 어노테이션 툴 코드가 보기에 너무 불편해서 Github로 다시 작성.  https://github.com/Oh-JongJin/OBBE/blob/master/generate_points.py OBBE/generate_points.py at master..

https://jjoh4803.tistory.com/64 SAM2 (Segment Anything Model 2)에서 포인트를 이용한 세그멘테이션https://jjoh4803.tistory.com/62 SAM (OBB) 객체 추출항공 뷰 이미지 차량 객체 추출 방법론1. 배경 및 목적항공 이미지에서 특정 객체(이 경우 차량)를 정확하게 식별하고 추출하는 것은 도시 계획, 교통jjoh4803.tistory.comSAM2의 SAM2ImagePredictor에서 Point 좌표 생성을 위한 이미지 어노테이션(annotation) 도구. 1. 이미지 열람 및 탐색- A/D 키로 이전/다음 이미지로 이동- 폴더 내의 이미지들을 순차적으로 탐색 가능2. 어노테이션 기능- 마우스 클릭으로 점 찍기 - 점들을 연결하여..

같은 이미지를 기준으로 3개의 Depth Estimation 도출을 진행. 1. SegmentAnyRGBDhttps://github.com/Jun-CEN/SegmentAnyRGBD GitHub - Jun-CEN/SegmentAnyRGBD: Segment Any RGBDSegment Any RGBD. Contribute to Jun-CEN/SegmentAnyRGBD development by creating an account on GitHub.github.com 2. Depth-Anythinghttps://github.com/LiheYoung/Depth-Anything GitHub - LiheYoung/Depth-Anything: [CVPR 2024] Depth Anything: Unleashing th..

SegmentAnyRGBD 코드 분석https://github.com/Jun-CEN/SegmentAnyRGBD GitHub - Jun-CEN/SegmentAnyRGBD: Segment Any RGBDSegment Any RGBD. Contribute to Jun-CEN/SegmentAnyRGBD development by creating an account on GitHub.github.com 개요SegmentAnyRGBD는 RGB 이미지에서 객체 분할(segmentation)과 깊이 추정(depth estimation)을 동시에 수행.SAM2(Segment Anything Model 2)와 MiDaS(Depth estimation model)를 결합하여 사용합니다.주요 컴포넌트1. 초기화SAM2 모델 ..

https://github.com/Oh-JongJin/OBBE GitHub - Oh-JongJin/OBBE: Oriented Bounding Boxes EditorOriented Bounding Boxes Editor. Contribute to Oh-JongJin/OBBE development by creating an account on GitHub.github.comOBB 데이터셋 레이블 수정 가능한 툴 작성 완료OBB 데이터셋 포맷은 class_index x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 의 형태로 이루어져 있음.위 Github 링크의 OBBE/main.py에서 if __name__ == '__main__':    try:        label_dir = "labels/DOTA-v1.5_..

https://jjoh4803.tistory.com/62 SAM (OBB) 객체 추출항공 뷰 이미지 차량 객체 추출 방법론1. 배경 및 목적항공 이미지에서 특정 객체(이 경우 차량)를 정확하게 식별하고 추출하는 것은 도시 계획, 교통 관리, 주차 시설 최적화 등 다양한 응용 분jjoh4803.tistory.com지난 번 올린 글을 이어 작성하는 중..궁극적인 목표 - YOLO OBB 학습 라벨링 데이터를 만들 때, 4개 Point를 가진 Polygon 좌표 생성을 직접 만들기엔 귀찮아서 SAM을 통해 생성. SAM2 (Segment Anything Model 2)에서 포인트를 이용한 세그멘테이션의 원리1. 프롬프트 인코더- 사용자가 이미지에서 객체의 특징적인 두 점을 선택 (포인트 뿐만 아니라 Box, ..

항공 뷰 이미지 차량 객체 추출 방법론1. 배경 및 목적항공 이미지에서 특정 객체(이 경우 차량)를 정확하게 식별하고 추출하는 것은 도시 계획, 교통 관리, 주차 시설 최적화 등 다양한 응용 분야에서 중요한 과제이며, SAM(Segment Anything Model)과 YOLO OBB(Oriented Bounding Boxes)를 결합한 접근 방식을 제안.2. 방법론SAM을 사용한 이미지 세분화YOLO OBB를 사용한 차량 객체 식별두 모델의 결과를 결합한 정확한 차량 마스킹2.1 SAM을 이용한 이미지 세분화SAM은 이미지 내의 모든 객체를 세그멘테이션하는 데 탁월한 성능을 보이지만 각 세그멘트가 어떤 객체인지 식별하지 않음.SAM 장점:높은 정확도의 세그멘테이션 제공다양한 크기와 형태의 객체 처리 가..

ROS Humble Livox lidar launchWSL에 Ubuntu 22.04 설치관리자 모드 PowerShell으로 구문 실행 > wsl --install -d Ubuntu-22.04... [User name, password 입력]user@[CURRENT_ENV]:~$ ​ 만약 0xc004000d 에러가 발생한다면, ​ Windows 기능 켜기/ 끄기 - Linux용 Windows 하위 시스템 ☑, 가상 머신 플랫폼 ☑ - 재부팅 후 실행Hyper-V 활성화WSL이 실행될 때마다 동적으로 IP가 할당되기 때문에 매번 WSL의 IP 주소가 변경됨.따라서 가상화 플랫폼에서 호스트와 게스트 간의 네트워크 통신을 관리하는 데 사용되는 Hyper-V의 가상 스위치 기능을 사용하여 WSL의 네트..

이번에 새로 취업한 회사에서 갑작스럽게 ROS 업무를 맡았다그래서 ROS 설치를 해보자$ sudo apt install software-properties-common$ sudo add-apt-repository universe$ sudo apt update && sudo apt install curl -y$ sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg$ echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg..