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참석인원 : 이광희 임병학, 황동현, 권해용 ,김현우

 

1. 금주(26주차, 3월 3일) 진행사항입니다.

    - mask-RCNN 발표 : 임병학님

    - 랩의 목적성과 분반 / 모형차 제작 및 실차 테스트 /  ROCUST VISION CHALLENGE(CVPR), 지능형 모형차 대회 논의 

 

2. 차주 계획 일정

    - Mask R CNN  논문 각자 읽고 추가 토론.

    - CHALLENGE를 위한 데이터 셋 다운로드  : 황동현님, 김현우님

    - CHALLENGE에서 사용할 모델선정을 위한 논문 리뷰 :  이광희님, 황동현님, 임병학님, 김현우님

        ( 일요일까지 CHALLENGE에서 사용할 수 있는 모델 검색하여 슬랙에 공유하고, 월요일에 모여 검토하여 3개~4개 선정

           후 금요일에 논문 리뷰 하기) 

    - UnsupervisedMonocularDepthEstimationwithLeft-RightConsistency 논문 리뷰 및 모델 학습 결과 발표: 김현우님 황동현님  

 

3. 기타 논의사항 및 안건

    3-1. CHALLENGE 참가희망 명단 
        - 이광희님, 임병학님, 황동현님, 김현우님

 

    3-2. SELF DRIVING LAB 분반

        - LAB 1 : 선행 연구 베이스

        - LAB 2 :  DARK NET 코드 분석 하여 C언어 베이스 인공지능 모델 테스트 및 API 구현

          위 LAB 1, LAB 2의 목적을 모두 진행 하고 있었으나,  랩에서 너무 많은 일과 방향성을 가지고 있는 것같다는 문제가

          대두되어 나누어 진행하는  의견이 나와 분반을 토론하였음.

          토론결과, 분반하지 않기로 하였으며, 목적성도 위에 적힌 LAB 1의 방향만 가지고 가기로함. 

          이에 따라, 권해용님의 SELF DRIVING LAB 참가 의사 고민중.

 

    3-3. SELF DRIVING LAB의 정리

           3.3.1 목적성          

           자율주행 자동차 연구를 위해 다음과 같은 목적을 기반으로 두고 연구

             - Environment / Localization : 나를 포함한 주변환경에 대한 map 생성 (CNN SLAM)

             - Obstacle Detection : 차량을 포함한 장애물 및, 횡단보도, 도로 영역 등 검출 ( DETECTION / SEGMENTAION)

             - Information extract: 위 두 연구를 퓨젼을 통해 map상에서 자율차 제어를 위한 의사결정 모듈에 필요한 정보 추출

          

           3,3.2 목표

              - 연구/ 논문 / 대회 / PC기반(TENSORFLOW, KERAS)

              - MONODEPTH & CNN-SLAM : 1팀 ( 이광희님, 김현우님, 한명규님)

              - DETECTION & SEGMENTAION 새로운 모델 개발 : 2팀 ( 황동현님, 임병학님)

              - 1팀 2팀 연구 Fusion

              - 챌린지 및 대회 참가 / pc혹은 tx2 기반의 모형차 및 실차 테스트

 

           3.3.3 해왔던일

             -END TO END STEERING 제어

              ( NVIDIA END TO END 분석 / 구현 , LARGE SCALE END TO END 분석 ,Udacity Simulator기반 end to end 구현/실험

                자체 END TO END 모델 개발- 논문 작성 중 )

 

             -DETECTION / SEG

                ( YOLO / YOLO2 / FAST RCNN / MASK RCNN/      SSD / OVERFEAT / FCN 논문 리뷰 / 

                   DARK NET 분석 및 학습, 테스트 )

 
               -ETC

                  ( 강화학습 / CUDA / CNN / 자율주행 자동차    세미나 발표 )

    

              3.3.4 진행할 일

                 - Monodepth + cnn slam - 1팀

                    ( visual 기초 이론  / visual slam / monodepth &   cnn slam 논문 리뷰 / monodepth & cnn slam   구현 /

                      monodepth & cnn slam 성능 개선 )

 

                 - Detection + segmetation - 2팀

                       ( yolo / mask-rcnn / ssd 기반 새로운 모델 개발 )

 
                  -1팀 2팀 연구 내용 Fusiton
 
                 -대회 참가 – 공식 모임 시간 & 공식 모임 외 시간

                       (cvpr monodepth /자율주행 모형차 대회 참가)

 
                 -모형차 제작 & 실차 테스트  – 공식 모임 외 시간

                        모형차 제작 : 김현우님 제작 & 미니로봇 제작 의뢰

                        실차 테스트 : 차량 개조를 위한 김현우님, 황동현님이 사전조사 중

    

4. 앞으로의 Sefl driving 계획.

    위 3의 내용의 기반으로 self driving lab은 운영될 것.

    단, CHALLENGE 대회가 끝날때 까지는 1팀과 2팀 모두 CHALLENGE에 집중할 계획.

    CHALLENGE 끝난 후, 다시 1팀과 2팀은 각가 맡은 연구를 진행할 예정.

    CHALLENGE 끝난 후, 모형차제작 및 실차를 논의하여 일의 진행여부를 결정

    CHALLENGE 끝난 후, 지능형 모형차 대회 참가 여부 논의

    CHALLENGE 끝난 후, 권해용님의 선택에 따라 1팀 인원 추가 논의.