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인공신경망

[SGN] Grasping Objects Sequentially Using Expanded Segmentation Masks and Linear Combination of RGB-D Heightmaps 논문 리뷰 해당 논문 링크 : https://ieeexplore.ieee.org/document/9739234 관련 논문(2019년도) 리뷰 : https://ufubbd.tistory.com/163 0. Abstract 복잡한 장면에서 사용자가 지정한 객체를 순차적으로 파악하자. 본 논문에서는 bin-picking에서 객체를 파악하지 위한 SGN(Sequantial Grasping Network)를 제안한다. 이는 크게 인스턴스 분할을 위한 Mask R-CNN, grasping evaluation을 위한 VPG(Visual Pushing Grasping) 네트워크로 구성된다. 세분화 네트워크의 경우 그립을 용이하게 하기 위해 대상 물체의 크기에 따른 mask의 neighborhood expansion method.. 더보기
딥러닝(4) ANN, DNN, CNN, RNN 개념과 차이 1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 (1) 인공지능 : 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것 (2) 머신러닝 : 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 것 (3) 딥러닝 : 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화 즉 다량의 복잡한 자료들에서 핵심적인 내용만 추려해는 작업을 시도하는 기계학습 알고리즘 2. ANN, DNN, CNN, RNN (1) ANN Artificial Neural Network의 약자로, 인공 신경망을 의미한다. 사람의 신경망 구조 및 원리는 모방하여 만든 기게학습 알고리즘이다. 인간의 뇌에서 뉴런들이 어떤 신호나 자극을 받고, 그 자극이 일정 임계값(threshold)을 넘어서면 결과 신호를 전달한다. ANN은 이와 같은 과정으로 작동한다... 더보기
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