please can you provide source code i want to practice it ..
@imoji-21 күн бұрын
여기 재미있네요 ㅋㅋ 잘보고 갑니다!
@wintrover21 күн бұрын
성능 좋나요
@tkdlvk2722 күн бұрын
정말 감사합니다. 너무 발표를 잘해주셔서 덕분에 쉽게 이해했습니다.
@technicak5902Ай бұрын
연구실 차원에서 Contact-Rich manipulation 또한 연구 분야 중 하나 이신 건가요? 만약 그렇다면 연구실에서 매니퓰레이터나 2지, 3지 그리퍼 등 관련된 기자재 보유 현황에 대해서도 궁금합니다.
@독자적인이름Ай бұрын
굳
@자연어천재만재4 ай бұрын
제목이 해적왕의 대사같네요 ㅋㅋ
@챠멜레온4 ай бұрын
좋은 발표 감사합니다. 이해가 잘 되었어요.
@takyon51634 ай бұрын
이 채널, 썸네일이 놀랍다!
@DDako4 ай бұрын
썸네일 만드시는 분 센스가 대단하다😂
@독자적인이름5 ай бұрын
오랜만에 개추
@benjaminp.95726 ай бұрын
잘 보고 갑니다! 감사합니다.
@BrunoFilipeTorresCosta6 ай бұрын
Hello, have you trained the network with synthetic data ? Congrats from Portugal
@airlab_khu5 ай бұрын
Yes, we used the NVIDIA Deep learning Dataset Synthesizer (NDDS) to create a synthetic dataset.
@sorrylim6 ай бұрын
00:08:10 저도 q(v)와 v가 실제로는 독립이 아닐 것 같은데, softmax 특성 상 클래스 수가 충분히 많으면 사실상 독립이라고 봐도 무방한 것으로 이해해도 괜찮을까요?
@이지윤-c1i6 ай бұрын
안녕하세요, 궁금한게 있어서 댓글 남겼습니다. 강화학습을 위해서 사용하는 시뮬레이션이 아이작짐, 유니티도 있는데 이와는 다른 무조코만의 강점이 있을까요?
@이정운-j7b6 ай бұрын
안녕하세요 아이작짐과 비교했을때 무조코는 강화학습 관련해서 연구에 사용되는 환경이 많습니다. 하지만 학습시간의 경우 gpu만 쓰는 아이작짐과는 비교할 수 없죠. 유니티로 강화학습을 다루지는 않아 잘 모르지만 아마 게임관련 강화학습을 적용하는 데에는 유니티가 유리할 거 같습니다. 강의에서도 언급했지만 만약 알고리즘 자체에 관심이 있다면 상대적으로 연구 목적으로 만들어진 강화학습 환경이 많은 무조코가 유리할 겁니다. 하지만 최근 점차 아이작짐으로 실험하는 연구가 많아지고 있습니다.
@eclipse44198 ай бұрын
cvpr 2024 축하드립니다.
@airlab_khu8 ай бұрын
감사합니다!
@eclipse44198 ай бұрын
썸네일 제작자가 인터넷 밈에 진심이네요 케장콘 ㅋㅋㅋㅋ
@airlab_khu8 ай бұрын
조금이라도 재밌게 풀어보고자 하는 마음이랄까요...🙃🙃
@eclipse44198 ай бұрын
썸네일 맛집
@Astroid_8 ай бұрын
지나칠 수 없는 썸네일
@sb-hwang8 ай бұрын
와 기다리고 있었어요! 감사합니다~~
@최성준-s6h8 ай бұрын
세미나 당시 들을때는 이해가 잘 안됬는데, 다시 들어보니 이해가 되네요.. 좋은 강의 정말 감사합니다!
@airlab_khu8 ай бұрын
감사합니다!!
@atulgautam1119 ай бұрын
Can you please share this presentation?
@gagankalra55529 ай бұрын
No
@airlab_khu9 ай бұрын
Of course! Here's the link drive.google.com/file/d/11UQvSZywVaAo2N3aZuDCez8YicV48L_6/view?usp=sharing
@독자적인이름9 ай бұрын
썸넬추
@Astroid_9 ай бұрын
이 채널 썸네일을 맛있게 잘 만드시네요
@airlab_khu9 ай бұрын
감사합니다 😋😋
@tkdlvk2710 ай бұрын
좋은 발표 공유 감사드려요.
@qhrms233310 ай бұрын
너무 재미있게 잘 봤습니다. 항상 느끼는 거지만 썸네일은 누가 만드시는 건가요? ㅋㅋ 볼때마다 재치에 감탄하며 안 볼수가 없게 만드시는거 같습니다
@airlab_khu10 ай бұрын
AIRLab에 있는 석사분이 취미로 만들고 있습니다~! 재밌게 봐주셔서 감사합니다 :)
@November21710 ай бұрын
찻잎을 걸러내는 느낌이네요 이런 관점이면 레지스터 분리수거도 가능할거 같은데요ㅎ 재미있게 잘 들었습니다.
@airlab_khu10 ай бұрын
재미있게 봐주셔서 감사합니다! 레지스터 분리수거 흥미로운 것 같아요!!
@ceallo303410 ай бұрын
심심할때 듣는데 넘 재밌어요 감사합니다 :)
@airlab_khu10 ай бұрын
감사합니다~!!
@user-successdiary11 ай бұрын
너무 좋아요
@airlab_khu11 ай бұрын
영상 편집 과정에서 음성 파일이 들어가지 않아서 재업로드 합니다!
@Areswang-u4x11 ай бұрын
hi! can you share this ppt ?🥲🥲reallyyyy need it for further study
@mildstudent4954 Жыл бұрын
my left ear is educated
@airlab_khu11 ай бұрын
Sorry about that. In the future, We'll give both ears equal education :)
@arecanon Жыл бұрын
사운드가 왼쪽만 들려요
@chaeunlee2910 Жыл бұрын
이건 소리가 안들리네요..
@moordoda Жыл бұрын
저는 잘 들리는데...
@sb-hwang Жыл бұрын
영상 잘 봤습니다~ Mamba도 리뷰해 주세요!
@airlab_khu Жыл бұрын
추천 감사합니다!
@grimsk Жыл бұрын
ㅎㅎ 이 영상들 썸네일 누가 만드는걸까요
@gaspell Жыл бұрын
Stationary 하다는 것과 high frequency 를 잘 학습한다 이 둘 사이에 어떤 연관성이 있는지 잘 모르겠습니다 영상 잘봤습니다!
@Q_20 Жыл бұрын
와 섬네일 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@muhammadali-jv1kr Жыл бұрын
Hi, thanks for your good work. There is some issue with sound. i cant hear any thing . initially for first 8 minutest there is sound and then there is noting. Can you please reupload the video with audio.
@Unforeseen_Consequences Жыл бұрын
이게 왜 내 알고리즘에 뜬 진 모르겠지만, 썸네일만 봐도 재밌네요 (아직 안봄ㅋㅋ)
@airlab_khu Жыл бұрын
재미있게 봐주셔서 감사합니다!
@katecu1841 Жыл бұрын
안녕하세요,,ros roetic에서 라이다-카메라 calibration 패키지로 하려는데 자꾸 에러가 나서 그러는데 ros로 말고 그냥 python에서도 가능한가요?? 정확하게 맞지 않아도 되는데 따라할 수 있는 간단한 페이지가 있을까요ㅠㅜ
@독자적인이름 Жыл бұрын
제목 센스 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 구독합니다.
@최성준-s6h Жыл бұрын
보통 로봇팔 말단부에 카메라를 달아서 사용하는 줄 알았는데, 외부에서 카메라로 가능하다면 멀티로봇도 가능하겠네요. 단순한 줄 알았는데 꽤나 어려운 작업이었군요…
@최성준-s6h Жыл бұрын
쉽게 설명해주셔서 감사합니다.
@김민준-d5v Жыл бұрын
감사합니다
@장종훈-u1t Жыл бұрын
감사합니다~
@억장이 Жыл бұрын
썸네일 맛집이네
@adelhameed4665 Жыл бұрын
please, can you explain it in the English language?