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해결하고 싶었던 문제 많은 양의 "지식"을 필요로하는 공개 도메인의 문제에 대한 답변하기 를 수행하기 외부 지식 참고를 해야한다. 자유도 높은 답변을 생성해야한다. RAG가 신기한 점 1. 외부 지식()을 사용하여 직접적으로 "지식"을 디코딩(지식을 저장하고 질문에 맞는 답을 찾아 생성)할 때 이용하는 방법을 제시 2. Retriever-based와 Generator-based의 프레임워크를 사용해서 knowledge intensive task와 같은 NLP task를 처음으로 해결한 논문 3. end-to-end 학습이 가능하다 RAG 모델 구조의 특징 1. Retriever-and-Reader -> Retriever-and-Generator 로 바뀌면서 정답이 없는 경우에도 답변을 생성할 수 있는 구..

Autonomous Drone navigation - 이미 지정된 길을 따라 간다 - IMU와 GPS를 통해서 정보를 얻는다 - drone이 스스로 path랑 drift의 correction을 하면서 closed loop control system을 만들어서 다양한 변수들을 제어하고 사람 없이도 찾아갈 수 있도록 한다 PRobelm - Weakness of GPS GPS는 드론의 위치를 지역화 한다 근데 GPS가 malicius attackers에 당할 수 있다. 그래서 이런 error가 발생해서 정확성이 떨어진다 Proposed System - 자동으로 path를 따라가는데, 드론에 달린 mnocular camera를 통해 visual information을 얻는다 Visaul dataset은 deep..

1. Introduction - network for 6D object pose estimation - 큰 scale의 RGB_D video dataset을 6D objet pose estimation에 사용했다. - SahpeMatch-Loss, 새로운 loss function을 object estimation에 도입했다. 2. Key techincal Concept Semantic labeling - 512 dimension feature maps - original image의 1/8이나 1/16을 사용하니, 64dim convolution layer가 사용됨 - DeConv layer 사용으로 n이 semantic class의 개수가 된다. 나중에는 softmax cross entropy loss..

Goal Synergy를 배운다. pushing과 grasphing 사이의 시너지를 배워서 물건을 잘 집어서 옮기도록 한다 IDEA Learning pushing and join grasphing with RL joint policy가 action을 선택해서 가장 높은 Q를 갖도록 학습한다 Background assumption - 다른 policy간의 synergy를 탐색해보자 - pushing이 grasphing에 끼치는 영향 : cluttered object를 다시 배치할 때 도움이 된다. (arm과 finger사이의 space를 만듦) - Grasphing이 pushing에 끼치는 영향 : object를 다른 곳에 옮기는 거에 도움을 준다. Reinforcement Learning - Agent가..

Drone can solve mobile traffic? Problem - Increasing mobile traffic 은 나중에 드론 교통에 문제가 된다 - offload traffic을 해결하기 위한 대책이 필요하다 DOVE의 목적 1. DATA off loading framework using DUBs Configuration off-load purpose, cellular network를 사용해야한다. spatio-temporal set이 문제를 해결할 수 있다. 그래서 time-prediction이 대두되었다. - Dove의 알고리즘 : offloading 위치를 spatio-temproal set covering problem에 사용했다. 그래서 time-prediction based set..

Intro Navigation : 은 regulated information, path, destination등등을 위해 사용. shortest path를 제공하는 것이 가장 큰 이유 shortest path ? : 시간과 거리 면에서 가장 빨리 목적지에 도착할 수 있는 길 road condition을 따지지 않으면 교통체증에 빠지게 됨 Problem : Individual Optimization 만약 모든 vehicle이 같은 길을 선택해서 shortest way가 되면 더 이상 shortest way가 되지 않고 교통체증에 걸린다 Idea - Global optimization : spreading vehicle traffic uniformly in the road network ex) - Throu..