프로그래밍61 ImportError: /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1: cannot allocate memory in static TLS block ImportError: /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1: cannot allocate memory in static TLS block 요런 에러가 떴는데... 해결했습니다. 커맨드 창을 여시고 export LD_PRELOAD=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1 입력하면 끝! 2021. 9. 9. 파이썬 코딩할 때 전문가처럼 코딩해보기. Style Guide for Python Code 따르기. PEP 8-Python 코드 용 스타일 가이드에서 가장 티가 많이나는 코드 정렬 몇개를 추려보았습니다. 코드 스타일 가이드가 중요한 이유는 다른 분들과 협업을 하거나, 다른 사람의 코드를 볼 때 가독성이 좋습니다. 코드의 가독성이 올라가면 협업하는 시간도 줄일 수 있고 생산성도 올라갈 수 있겠죠?? 가볍게 읽고 아, 이런게 있구나 정도만 아시면 될 것 같습니다. 그럼 시작해보겠습니다. 함수안에 들어가는 인자는 줄을 맞춰서, 정렬을 해줍니다. # Correct: # Aligned with opening delimiter. foo = long_function_name(var_one, var_two, var_three, var_four) # Wrong: # Arguments on first line forbi.. 2021. 5. 15. MU-Net: Deep Learning-based Thermal IR Image Estimation from RGB Image 번역 초록 위성 원격 감지 또는 바이로버 온보드 센서에 의해 수집된 지형 이미지는 유성 로버의 지형 통과성 및 임무 계획을 결정하는 데 사용되는 지형 분류의 주요 출처이다. 지형 클래스를 위한 RGB와 IR 사이의 매핑 모델은 동일하거나 유사한 지형의 실제 RGB 및 IR 데이터 예에서 학습된다. 본 논문은 MU-Net(Multiple U-Net)이라는 새로운 클래스의 딥 러닝 아키텍처를 추가하고 더 나은 RGB-to-IR 매핑 모델을 도출하는 효율성을 보여주며, 들어오는 RGB 영상 및 학습된 RGB-IR 매핑에서 열 IR 영상의 추정을 과거 작업에 비해 향상시켰다. 1. 서론 지형 분류는 화성 탐사 로봇에 대한 자율 항행을 위한 핵심 구성 요소 중 하나이다. RGB와 열적외선(IR) 영상을 모두 사용하여 .. 2021. 5. 12. Deep Convolutional Neural Network-based Fusion of RGB and IR Images in Marine Environment 번역 초록 — 정확하고 자동적인 다중 대상 탐지를 설계하는 것은 자율 주행 차량에게 어려운 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 본 논문에서 최신 다중 모델 융합 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 탐지 성능을 향상시키기 위해 RGB 및 열적외선 카메라로부터 무료 정보를 제공한다. 이를 위해 먼저 관심 대상을 포함할 가능성이 있는 후보 제안을 추출하기 위해 각 입력 이미지에 대한 조밀한 단순 심층 모델로 레티나넷을 사용한다. 그런 다음, 모든 제안서는 두 가지 양식에서 얻은 제안을 연결하여 생성됩니다. 마지막으로, 중복 제안은 NMS(Non-Maximum Suppression)에 의해 제거된다. 핀란드 군도의 선박에 탑재된 센서 시스템에 의해 수집된 실제 해양 데이터 세트에 대해 제안된 프레임워크를.. 2021. 5. 11. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 16 다음
