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자율주행 자동차 인지/판단/제어 기술

자율주행 차량에 장착되는 대표 센서 : LiDAR, Camera, RADAR, Ultrasonic SensorFoV, Field of View : 센서를 통해 주변 정보 수집이 가능한 영역 혹은 각도. 의 제한이 있으므로 다중 센서 사용카메라 센서 : 빛을 렌즈를 통과하여 전기적 신호로 변환하여 2차원 배열 형태로 만드는 센서, ADAS,운전자 보조에 많이 사용됨장점 CCD 센서( 빛이용 센서 )이므로 고화질임, 가격 저렴날씨와 밝기 변화, 밤에 성능 저하, 고화질이여서 계산량 많다레이다 센서 : 전자기파( RF ) 신호 송출하여 목표물에 반사된 수신파를 분석 장점: 환경변화 강하고, 거리 측정 정확도가 높다, 상대적으로 저렴단점 : 횡방향 물체 위치 측정 정보가 정확x, 장애물들에 의한 신호(*클러터 ..

Fully Connected Layer, Convolutional Neural Network (CNN), Activation Function (ReLU), Batch Normalization, Underfitting & Overfitting, Object Detection, Anchor Box & NMS

1D vector의 의미 : [1, 2, 3, 4, 5] > 이것은 1D vector, Dimension[[1,2,3], [4,5,6]] 2D vector > 행렬loss의 의미 : MSE에서는, loss = (예측값 - 실제값)^2 # Mean Squared ErrorValidation test : Traning Data의 일부를 데이터 검증하는데 활용하겠다는 의미하이퍼파라미터 : 머신러닝 모델이 학습되기전 사용자가 직접 설정해줘야 하는 값, 모델이 아닌 사람이 정해주는 값batch : 데이터셋에서 한 번 훈련할 때 몇개를 모델에 넣어학습시킬거냐? Ex. Batch 64 > 64개 가져오겠다Activation Function에서 Relu 가장 많이 사용비선형성 부여가 핵심 Bias 가 있어야 기울..