이것저것하루에하나씩

출처 https://www.youtube.com/watch?v=u1N9zVLYxGc

Jetson Nano에 설치 되어있는 OS와 패키지 파일 까지 그대로 백업 하기 위해 Ubuntu의 dd 명령어, su 명령어를 사용한 이미지 백업 및 복구 등 여러 방법을 시도해 보았으나,

Jetson Nano가 커널에 진입하지 못하고 무한 부팅에 걸리는 등 잘 안되는 경우가 많았음. 

그래서 Windows에서 "Linux reader"와 "BalenaEtcher"를 이용한 이미지를 확실하고 안정적으로 백업할 수 있는 방법을 찾았다.

** 필요한 준비물 ***

1) Jetson Nano SD 카드 (백업 해서 저장하고 싶은 SD 카드 자체)

2) SD 카드 리더기 (저는 마이크로 sd카드를 끼워서 USB 처럼 사용할 수 있는 리더기를 사용했습니다)

3) 복제할 1)과 같은 용량을 가진 텅 비어있는 SD 카드

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1) 복제할 SD카드 이미지 파일로 저장하기 

SD 카드를 Jetson Nano에서 뽑아 USB 리더기에 꼽고, 용량이 충분한 PC에 연결해 줍니다.

(저는 64G SD 카드를 사용했습니다. 용량이 부족하면 이미지가 백업이 안됨)

2)  PC에 Linux Reader 라는 프로그램을 설치해줍니다.

https://linux-reader.kr.uptodown.com/windows

3) Linux reader를 실행하면 SD 카드가 인식이 되고, 이를 우클릭해서 이미지를 생성해 줍니다. (SD카드 전체를 파일 하나로 백업해서 만든다는 의미)

4) 다음과 같이 선택하시고 save 눌러주시면 됩니다.

5) 기다린 후 이미지가 생성된것을 확인하고,

백업에 사용했던 리더기(SD 카드)를 빼고,

빈 SD카드를 리더기에 꼽고 PC에 인식시켜줍니다.

6) 그다음 BalenaEtcher 프로그램을 다운받아줍니다. 

https://etcher.balena.io/

7) 백업한 이미지 파일을 적용시켜주고 빈 SD카드를 target으로 설정하면 끝

8) Flash 하고 기다렸다가 검사(초록색) 까지 종료가 되면 바로 SD 카드 복제 완료입니다. 

이 논문은 자율주행을 위한 3D 객체 탐지에 관한 기술들과 데이터 셋을 모아 정리해둔 논문이다. 

-  크게 다음과 같이 나누어 설명한다. 1. 이미지를 이용한 객체 탐지 ( 이미지를 포인트 클라우드로 변환) , 2. LiDAR 혹은 RGB-D, Stereo Camera 등을 사용해 만들어낸 포인트 클라우드를 이용한 객체 탐지, 3. 이미지와 포인트 클라우드를 동시에 입력으로 사용해 처리하는 멀티 모달의 방법을 소개한다. 

- KITTI 데이터 셋 뿐만 아닌 주,야간으로 나뉘어 져있는 여러 데이터 nuScenes, Waymo Open 등의 장,단점을 상세히 설명해준다. 

Abstract 

3줄 요약 : 

1. 자율주행을 위한 3D 객체 감지에 대한 기술들을 모아 정리함

2.  센서, 데이터 셋, 성능 메트릭, 최신 탐지 기술에 대한 비교도 제공함

3. 향후 유망한 연구 방향도 제시함

Introduction

3줄 요약 : 

1. 자율주행이 더 높은 단계로 가기 위해서는 3D 공간에서의 인식은 전제 조건이다.

2. 포인트 클라우드가 가지는 특징은 총 (a), (b), (c), (d), (e) 5가지로 나눌 수 있음 
* (a) 포인트 미스  (b) 외부 장애물에 의한 가려짐 (c) 자체 가려짐 (센서 혹은 측정 차량을 의미)  (d) 이상적인 형태 (e) 희끗한 형태 (장거리 혹은 해상도 문제) 

3. 3D 객체 검출, 탐지는 크게 3가지로 나눌 수 있음 
(1) 이미지 기반 (2) 포인트 클라우드 기반 (3) 다중 융합 기반 방법 

(이하 작성중)