Optimization

[Optimization] 모델 경량화 실습 (ONNX, TensorRT of DSVT)

안녕하세요. 이번 포스팅은 딥러닝 모델 경량화 실습이라는 제목으로 이전 포스팅에 이어서 경량화 예제코드를 분석해 볼 생각입니다. 경량화에 대한 이론은 아래 포스팅 참고하세요. [Optimization] 모델 경량화 이론 (ONNX, TensorRT) 안녕하세요. 이번에는 모델 경량화 관련하여 포스팅하도록 하겠습니다. 경량화의 목적 경량화를 하는 이유는 보통 edge device에서 딥러닝 모델을 inference하고 싶은데 보통의 edge device의 리소스가 jaehoon-daddy.tistory.com 실습할 모델은 DSVT라는 모델입니다. pointcloud detection model인데 기존의 pointcloud model은 3D backbone에서 3D convolution을 이용합니다. 그..

[SLAM] 6. Bundle Adjustment

이번 SLAM tutorial 에서는 BundleAdjustment에 대해 포스팅하겠습니다. 앞서 5번째 SLAM tutorial 포스팅에서는 nonlinear optimization에 대해서 설명하였습니다. BA(Bundle Adjustment)는 nonlinear optimization을 사용하는 대표적인 application입니다. Intro 우선 bundle adjustment를 언제 왜 사용하는지부터 살펴보겠습니다. 이를 위해 앞장에서 설명한 것들을 다시 overview해보겠습니다. mono-cam의 경우라하면, 연속된 이미지 두장을 통해 initialization을 합니다. 이 과정에서 Essential Matrix 혹은 Fundamental Matrix를 통해 두 image사이의 R|T 즉,..

[SLAM] 5. Optimization, 비선형 최적화

이번 SLAM tutorial 에서는 최적화 관련하여 포스팅하겠습니다. 최적화(혹은 수치해석)은 SLAM에서 backend부분에 쓰이는데, MAP point를 이용하여 optimization 후 odometry의 accuracy를 높이는데 보통 활용됩니다. 조금 더 구체적으로 센서 및 real world에서는 noise가 존재하는데 이 때문에 camera 센서를 통해 얻은 이미지로 odometry를 구하더라도 정확한 GT값을 얻기는 힘듭니다. visual SLAM에서는 camera가 여러 시퀀스에서 이미지를 얻습니다. 그 과정에서 한 지점을 여러 번 관찰하게 되고 이를 최적화를 사용하여 노이즈를 최소화하게 됩니다. Optimization 위키피디아의 정의를 보면 optimization이란 집합 위에서 정..