청강/후기 #3
Replies: 10 comments 34 replies
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1회차 밋업 가졌습니다. 1회차 밋업 후기는 여기에 댓글로 남겨주세요 |
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이번 기수에서 다룰 내용들에 대해 전반적으로 한번 방향성을 잘 정리해주셔서 좋았습니다. Spatial AI라는 주제에 대해 알차게 알 수 있는 시간이 될 것 같아 기대가 됩니다! |
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오리엔테이션에서 Spatial AI나 GBP 같이 잘 모르던 개념들이 정리되어 있어서 이해하기 정말 좋았고 앞으로도 기대가 됩니다! |
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GBP에 대한 개념 정리를 쉽게 해주셔서 이해하는데 많은 도움이 되었습니다 ㅎㅎ 또한 이 주제에 관심있는 분들 만나뵙게 되어서 너무 반가웠습니다 ㅎㅎ 앞으로 스터디에서 또 뵈어요~ |
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나눈 이야기 모두 처음 들어보는 것이었지만 대충 어떤거구나 할만큼 쉽게 설명해주셔서 좋았습니다! |
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luckydipper: 9월 10일 1회차 밋업 가졌습니다. Gaussian Berief Propagation |
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2회차 밋업 FutureMapping 논문과 FutureMapping 2 논문 리뷰했습니다! |
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방대한 양의 논문에도 불구하고 잘 정리해주셔서 감사합니다! Future mapping 논문에서 전반적인 연구 방향에 대해서 잘 이해할 수 있었고, Future mapping2 논문에서는 gbp 수식 한줄 한줄 상세히 설명해주셔서 이해가 쉬웠습니다. |
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GBP와 spatial AI에 대해서 배웠습니다. 발표 감사합니다. 재밌게 들었습니다. |
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FutureMapping 논문 설명 너무 잘 들었습니다. 기본 지식이� 없는 상태였는데도 쉽게 설명해주셔서 이해가 잘 되었습니다. GBP부분은 기존 논문들 이름도 나오고 수식도 나와서 다시 한 번 복습하고 질문을 남겨야될 것 같습니다. 물음표 살인마가 될 예정입니다 ㅎ.. |
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이번 기수 스터디의 방향성에 대해 상세히 짚고 넘어가는 발표라 열심히 준비해보려고 했는데 완급 조절에 실수가 있었던 것 같아 아쉽습니다. 다음번 발표 때에는 시간에 맞춰 깔끔하게 준비해보겠습니다. 두번째 발표에서는 GBP의 상세한 수식 전개 과정에 대해서 열심히 준비해주셔서 상세히 공부할 수 있는 기회가 되어 좋았습니다. 감사합니다! |
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GBP와 SLAM의 연관성과 자세한 수식전개에 대해 짚고 넣어갈 수 있는 시간이 되어 좋았습니다! 논문이 다루고 있는 범위가 매우 넓은데, 비교적 짧은 시간 내에 개요를 알 수 있게 해 주셔서 감사합니다. |
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3번째 모임 후기입니다! 희성님: Bundle Adjustment on a graph processor |
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두 분께서 논문 내용을 너무 깔끔하게 잘 정리해주셨고 개인적으로 갖고 있던 궁금증도 질문 답변을 통해 해소될 수 있어서 알찬 시간이었습니다. |
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IPU phase 동작 방식에 대해 이해할 수 있었습니다. 발표 잘들었습니다! |
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GBP 개념에 대해 보다 구체적인 사례와 시각적인 설명으로 이해를 심화할 수 있었습니다! |
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모르는 상태에서 들어도 이해가 어느정도 되는 깔끔한 발표 감사합니다. 개인적으로 다시 공부할 때 너무 큰 도움이 될 것 같아요. |
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GBP를 제가 너무 어렵게만 설명한 게 아닌가 싶었는데, 지성님께서 깔끔하게 잘 정리해주셔서 좋았습니다. 희성님 발표 시간에는 IPU 동작 방식을 살펴볼 수 있어서 유익했습니다:) |
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4번째 모임 후기입니다! 원희님: Visual odometry using Focal-Plane Sensor-Processor |
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4번째 모임 이후 원희님이 발표하신 Visual odometry using Focal-Plane Sensor-Processor를 찾아보니 정말... 길고 길더라고요. |
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Event Camera 등을 활용한 Sensor 단 처리와 GBP를 실제 SLAM에 적용 하는 파트는 제 파트 였던 Future Mapping 발표를 준비하면서 추상적으로만 이해했던 내용인데 이번 발표를 통해 두 분께서 실제 구현이 어떤 방식으로 이루어지는 지에 대해 상세하게 잘 설명해주셔서 좋았습니다. |
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실제 SLAM에서 이루어지는 방식에 대해 잘 이해할 수 있었습니다. 실제 구현적 관점에서 GBP가 어떻게 활용되는지 알 수 있어서 의미있는 시간이었습니다. |
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ipu를 실제 SLAM, VO문제를 푸는 데 사용하기 위해 고뇌했던 부분을 알 수 있어 인상깊었습니다. 실내의 평면가정을 적절히 활용해서 factorgraph를 적절한 수준의 복잡도로 관리하는 테크닉도 재미있었습니다. 메모리 반도체 쪽에서는 Processing In Memory도 많이 이슈가 되는 것 같은데, CIS를 설계/제작하는 회사와 같이 한다면 Processing In Camera라는 형태로 제품화 되면 좋을 것 같아 보였습니다. |
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원희님 발표 내용과 제가 발표 준비하는 내용이 많이 겹치기도 했지만 이해하기 쉽게 발표해주셔서 큰 도움이 되었습니다. 정현님 발표에서는 GBP를 사용해 SLAM 문제를 어떻게 풀 수 있는지 알 수 있는 알찬 시간이였습니다. |
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5번째 모임 후기입니다. BIT-VO와 Robot web 논문 리뷰했습니다. |
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fast 특징을 어디까지 단순화할 수 있는 지 신기했습니다. visual odometry관점에서는 빠른 처리속도를 가지는게 약간의 정확도 손실 대비 많은 이점을 가질 수 있겠구나 싶었습니다. GBP의 멀티로봇 응용도 흥미로웠습니다. |
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300 FPS 로 실제로 동작하는 구체적 사례에 대해 발표해주셔서 GBP가 어떻게 활용될 수 있는지 보다 더 잘 이해할 수 있었습니다. 또한 multi-robot에서 활용되는 GBP 사례에 대해 알아보았는데, 후에 lifelong slam, multi-agent slam 등 다양한 분야에 이 GBP idea를 접목시켜 다양한 연구주제를 리스트업 해볼 수 있을것 같아요. 많은 도움이 되었습니다. |
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회차를 거듭할수록 GBP가 이렇게 활용될 수 있겠구나라는 감을 잡아가는 느낌이었습니다. 처음 FutureMapping2를 보았을때는 그저 내용들이 다 복잡해서 막막했는데, 활용 사례들을 계속 보니 조금씩 체화가 되어가는듯 하네요 |
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BIT-VO 발표에서 FPSP로 어떻게 좀 더 안정적인 VO를 만들 수 있는지 알게 되었습니다. 특히 Two Ring FAST descriptor 부분의 아이디어가 참 흥미로웠고 실험 결과에서 motion blur가 발생하는 프레임 기반 방법에 비해, 빠른 FPS로 피쳐트래킹을 극복할 수 있다는 점이 기억에 남습니다. Robot web 내용을 정말 알아듣기 쉽게 설명해주셔서 좋았습니다. 사실 저는 Lie Algebra에 대한 기본기가 없다시피 하기 때문에, 직관적인 설명이 크게 도움이 되었습니다. 스터디가 진행되면서 SLAM 분야의 데이터가 그래프 구조로 표현되다보니 GBP의 활용도가 무궁무진함을 체감하고 있는데, multi-robot인 경우에도 유연하게 대처할 수 있다는 점에서 그 높은 가능성을 시사하는 중요한 내용이라고 생각됩니다. |
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6번째 모임 후기입니다! Learning in deep factor graphs with Gaussian Belief Propagation |
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7번째 모임 후기입니다! PixRO: Pixel-Distributed Rotational Odometry with Gaussian Belief Propagation, |
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8 번째 모임 후기입니다! CodeSLAM - Learning a Compact, Optimisable Representation for Dense Visual SLAM, SceneCode: Monocular Dense Semantic Reconstruction using Learned Encoded Scene Representations |
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9 번째 모임 후기입니다! DeepFactors: Real-Time Probabilistic Dense Monocular SLAM. CodeMapping: Real-Time Dense Mapping for Sparse SLAM using Compact Scene Representations |
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