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    {
      "author": "steemitboard",
      "body": "Congratulations @deep-root! You received a personal award!\n\n<table><tr><td>https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@deep-root/birthday2.png</td><td>Happy Birthday! - You are on the Steem blockchain for 2 years!</td></tr></table>\n\n<sub>_You can view [your badges on your Steem Board](https://steemitboard.com/@deep-root) and compare to others on the [Steem Ranking](https://steemitboard.com/ranking/index.php?name=deep-root)_</sub>\n\n\n###### [Vote for @Steemitboard as a witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1) to get one more award and increased upvotes!",
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      "author": "steemitboard",
      "body": "Congratulations @deep-root! You received a personal award!\n\n<table><tr><td>https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@deep-root/birthday1.png</td><td>Happy Birthday! - You are on the Steem blockchain for 1 year!</td></tr></table>\n\n<sub>_[Click here to view your Board](https://steemitboard.com/@deep-root)_</sub>\n\n\n> Support [SteemitBoard's project](https://steemit.com/@steemitboard)! **[Vote for its witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1)** and **get one more award**!",
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      "author": "deep-root",
      "body": "오랜만에 뵙습니다 ^^\n넵. 완전자율주행이라고 보기는 어렵죠 :)\n하지만 Boston Dynamics의 가장 외계인 스러운 기술은 바로 저 제어기술 및 강인/안정성에 있는것 같습니다",
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    {
      "author": "deep-root",
      "body": "언제나 지원해주셔서 감사합니다 :)\n색연필과학만화 아주 유익하죠 ㅎㅎ 페북에서도 아주 유명한 웹툰입니다. \n이렇게 스팀잇에서 보게되니 아주 반갑네요 ^^",
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      "author": "dj-on-steem",
      "body": "오랜만입니다. :)\n자율주행이라고는 하나 제한적인 자율주행이군요.",
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      "body": "안녕하세요! 딥루트 @deep-root입니다. \n\n한동안 이사에 육아에 개인적인 일들이 많아서 스팀잇 접속을 못했었는데요!\n오늘 새로운 뉴스가 있어서 소식을 들고 왔습니다. \n\n바로 로봇계의 외계인 집합소라 불리는 __Boston Dynamics__ 에서 새로운 영상을 발표했는데요. 그럼 우선 영상부터 보실까요??\n\n---\n- 조깅하는 Atlas\n\nhttps://www.youtube.com/watch?v=vjSohj-Iclc\n\n- Spotmini Autonomous Navigation\nhttps://www.youtube.com/watch?v=Ve9kWX_KXus\n\n---\n\n이렇게 두가지 영상을 공개했습니다. \nAtlas의 경우, 지난번에는 [백덤블링 하는 영상](https://www.youtube.com/watch?v=fRj34o4hN4I)을 공개해서,  _저 로봇에 사람이 있는거 아니냐!!_ 라는 생각이 들게 했는데요. 이번에는 조깅하는 Atlas를 공개했네요. 사실 안정적으로 이족 보행을 하는게 굉장히 어려운데, 이젠 달리기 까지하니 정말 기술력이 대단한 회사입니다. \n\n그리고 두번째 영상은 종종 애완견 로봇으로도 불리는 Spot mini입니다. 이 로봇은 지난번에는 [로봇간 협력 임무 수행](https://www.youtube.com/watch?v=vjSohj-Iclc)을 보여주더니.. 이번에는 어떻게 주행하는지에 대한 영상을 간략하게 공개했네요. \n\nYoutube 게시글에도 설명되어 있듯이, Spot mini의 자율주행의 경우에는 기존에 수동으로 주행한 Map을 기반으로 수행됩니다. 기존의 주행에서 특징점들 (Features, 영상에서 기억할만한 부분들)을 위치와 함께 Map으로 가지고 있고, 현재 주행에서 이 맵을 활용하여 주행하게 됩니다. \n\nMap 상에서 로봇의 위치를 찾는 Localization을 하고 나면 지난번 경로를 따라가도록 주행을 할 수 있습니다 (Visual Teach and repeat). 그리고 장애물 회피 (Obstacle avoidance)를 위한 센싱 장면도 보여주는데, 여기서 range 가 제한적이고 depth 정보가 한번에 나오는 것으로 보아 RGBD나 Stereo 카메라를 사용하는 것 같네요. \n\n---\n\n위에서 조금 일반적이지 않은 기술적인 내용을 조금 적었는데요. 사실 그냥 로봇 기술이 이정도 까지 왔구나.. 하면서 보시면 좋을 것 같습니다. 현시점에서 완벽한 상용화는 어렵겠지만, 부분적으로는 상용화가 가능할 듯 합니다. (~~이곳에서 개발한 BigDog은 미군에서 작전수행을 한다죠~~)\n\n그럼 오늘 포스팅은 여기서 마치고, 다음은 딥러닝 쪽에 새로운, 그리고 재밌는 데모를 공유해보도록 하겠습니다.\n모두 즐거운 밤 되세요 :)",
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      "author": "deep-root",
      "body": "안녕하세요. 딥루트 @deep-root입니다.\n오랜만에 __딥러닝 토이즈, Deep Learning Toys__ 시리즈를 작성하네요. 논문 제출 시기가 맞물려서 한동안 글을 작선하지 못했습니다 ㅠㅜ 반성합니다. \n\n이전 포스팅들에 이어서, 오늘은 Semantic Segmentation demo를 소개해드릴까 합니다.\n- [[딥러닝 토이즈, Deep Learning Toys] Neural Style Transfer](https://steemit.com/kr/@deep-root/deep-learning-toys-neural-style-transfer)\n- [[딥러닝 토이즈, Deep Learning Toys] Quick, Draw! Handwriting recognition](https://steemit.com/kr/@deep-root/deep-learning-toys-quick-draw-handwriting-recognition)\n\n\n## Semantic Segmentation이란?\n\n![seg1.PNG](https://steemitimages.com/DQmWZNHBzg2AzGxi5rhjwvBqyVoHuzZk8obJ4nHkRGoz3V8/seg1.PNG)\n출처: http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/demo.php#demo\n\n  Semantic segmentation은 어떤 의미 일까요?? 구글 번역기에게 물어보면 _의미론적 세분화_ 라고 표현합니다. \n우선 segmentation은 어떤 데이터를 부분별로 _분할_ 하는 것을 의미하고, semantic은 의미정보를 의미하죠. 가령 자동차, 건물 등의 클래스 정보로 생각하시면 됩니다. \n따라서, semantic segmenation은 데이터를 __클래스 정보를 포함하도록 분할하는 것__을 의미하겠죠? \n어떤 (What) 물체인지에 대한 정보와 어디에 (Where) 있는지에 대한 정보를 함께 해결하려고 하는 것이죠. \n\n간단하게 동영상을 한번 보시죠. \nhttps://www.youtube.com/watch?v=CxanE_W46ts&t=29s\n\n![seg2.PNG](https://steemitimages.com/DQmVg3pnJ6iSHWkUpcwW1L1jDRnfeFzxZYpgUNw9zGWdrqN/seg2.PNG)\n영상을 보면 입력영상 (위)를 네트워크에 넣으면 의미적으로 분할된 영상 (아래) 가 나오게 됩니다. \n자동차는 진한 보라색, 도로는 연한 보라색, 건물은 붉은색 등, 영상에서 각 부분이 의미별로 분할되어 나온 것을 확인하실 수 있죠?? 영상의 각 픽셀별로 의미를 부여한다고 봐도 무방할 것 같습니다.\n영상을 보시면 쉽게 유추하실 수 있겠지만, 이러한 semantic segmenation은 주변 정보를 의미 + 위치의 복합적인 형태로 제공하기 때문에 자율주행 자동차나 로봇에 있어서 굉장히 많이 연구되고 있는 기술이라고 할 수 있습니다. \n\n\n## SegNet! \n따라서, 오늘 소개해드릴 데모는 바로 Deep learning 기반의 semantic segmentation중 굉장히 많이 인용된 논문 중 하나인 [__SegNet__](http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/demo.php#demo)을 소개해볼까 합니다. \nSegNet은 Convolutional Autoencoder 구조를 이용해서 Segmenation을 수행한 연구입니다. 논문은 Arxiv에 공개되어 있기 때문에 [링크](https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf)를 통해 누구나 다운로드 하여 확인하실 수 있습니다. \n\n![seg3.PNG](https://steemitimages.com/DQmU8JzAUbNNP6PD35aX9Vo7MB9muyjRrVfB2op3vv3gBHg/seg3.PNG)\n출처: https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf\n\n짧게 위 구조를 설명하자면 입력 영상 (왼쪽)이 네트워크에 들어가면, 우선 convolution + maxpooling 구조를 통해 압축되고, 중간 네트워크에서 다른 domain으로 변환, 다시 upsampling 되는 구조를 가지고 있죠. 여기서 특이한 점이라면 영상을 upsampling하는 과정에서 위치정보 손실을 줄이기 위해서 압축과정에서 사용한 maxpooling의 구조를 사용한다는 것에 있습니다. \n\n자세한 설명은 이 포스팅의 취지와 맞지 않으니, 이제 어떤 데모를 해볼 수 있는지 한번 살펴보도록 하죠. [SegNet Project Page](http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/demo.php#demo)에 들어가면 다음과 같은 데모를 해볼 수 있습니다. \n\n![seg4.PNG](https://steemitimages.com/DQmd4fA89y6qq2WSizQemq1xdjGDHSCeZRtoxSZUPy1GArA/seg4.PNG)\n\n- 국가를 선택하여 Google Street View에서 제공하는 랜덤 이미지를 테스트\n- 사용자가 임의의 사진을 업로드하여 테스트\n- SegNet 제작자가 제공하는 사진으로 테스트\n\n\n![seg5.PNG](https://steemitimages.com/DQmfCG79P9uCzXzukKvFt9EAW7aZJGxMrEzVmtV7VHmm1VH/seg5.PNG)\n\n저는 여기서 제가 가지고 있는 도로 사진 한장을 넣어서 테스트를 해보았습니다. SegNet저자가 제공하는 사진만큼 잘 되지는 않지만 나무나 하늘, 그리고 잘 보이지 않는 전봇대 까지 어느정도 분류되어 나오는 것을 확인할 수 있습니다. 물론 도로의 경우에는 그림자 등에 의한 변화때문에 깔끔하게 나오지는 않았지만요. \n관심있으신 분들은 다른 테스트도 한번 해보면 재밌는 결과를 얻으실 수 있을 것 같습니다. \n\n## 마무리하며\n\n이번 포스팅에선 Semantic segmenation으로 발표된 논문 중 하나인 SegNet의 데모를 살펴보았습니다. 앞서 작성한 글과는 다르게 논문에 대한 데모페이지라서 사용자 친화적인 다양한 기능을 제공하진 않지만 블랙박스나 스마트폰으로 찍은 사진을 한번 넣어보시면서 어떤 결과가 나오는지 보시면 좀 더 깊은 내용에 흥미가 생기실 것 같습니다. \n\n그리고 이번 글을 소개하며 __자율 주행을 향한__ 이라는 제목을 붙였는데요. 사실 SegNet의 결과를 가지고 자율주행에 사용할 수 있다고 말하기는 어려운 점이 있습니다. 논문도 벌써 2년이 넘기도 했죠. 따라서 이번 글의 마무리는 최근에 컴퓨터 비전 학회인 CVPR의 challenge에서 1위를 했던 PSPNet의 동영상으로 마무리 하겠습니다. 결과가 얼마나 빠르게 개선되고 있는지 보시면 깜작 놀라실 것 같아요!\n그럼 다음 글에서 뵙겠습니다. \n\nhttps://www.youtube.com/watch?v=HYghTzmbv6Q\n출처: https://arxiv.org/abs/1612.01105",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"kr\",\"kr-newbie\",\"deep-learning\",\"jjangjjangman\",\"snw\"],\"users\":[\"deep-root\"],\"image\":[\"https://steemitimages.com/DQmWZNHBzg2AzGxi5rhjwvBqyVoHuzZk8obJ4nHkRGoz3V8/seg1.PNG\",\"https://img.youtube.com/vi/CxanE_W46ts/0.jpg\",\"https://steemitimages.com/DQmVg3pnJ6iSHWkUpcwW1L1jDRnfeFzxZYpgUNw9zGWdrqN/seg2.PNG\",\"https://steemitimages.com/DQmU8JzAUbNNP6PD35aX9Vo7MB9muyjRrVfB2op3vv3gBHg/seg3.PNG\",\"https://steemitimages.com/DQmd4fA89y6qq2WSizQemq1xdjGDHSCeZRtoxSZUPy1GArA/seg4.PNG\",\"https://steemitimages.com/DQmfCG79P9uCzXzukKvFt9EAW7aZJGxMrEzVmtV7VHmm1VH/seg5.PNG\",\"https://img.youtube.com/vi/HYghTzmbv6Q/0.jpg\"],\"links\":[\"https://steemit.com/kr/@deep-root/deep-learning-toys-neural-style-transfer\",\"https://steemit.com/kr/@deep-root/deep-learning-toys-quick-draw-handwriting-recognition\",\"http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/demo.php#demo\",\"https://www.youtube.com/watch?v=CxanE_W46ts&t=29s\",\"https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf\",\"https://www.youtube.com/watch?v=HYghTzmbv6Q\",\"https://arxiv.org/abs/1612.01105\"],\"app\":\"steemit/0.1\",\"format\":\"markdown\"}",
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