2025/03 3

JetPack6로 업그레이드하기. (NVIDIA Jetson Nano Orin Developer Kit)

https://www.jetson-ai-lab.com/initial_setup_jon.html 🚀 Initial Setup Guide - Jetson Orin Nano - NVIDIA Jetson AI LabOn the Ubuntu desktop click the power icon ( ) and select " Restart... ".www.jetson-ai-lab.com젯슨 오린 나노 개발자 키트는 출고시 펌웨어가 JetPack5에 맞춰져 있어서 JetPack6로 바로 업그레이드할 수 없습니다.따라서 JetPack5 하에서 기기 펌웨어를 먼저 업데이트하고 JetPack6로 업그레이드할 수 있습니다. 이 블로그 포스트는 링크한 가이드를 가장 쉽고 빠른 방법으로 핵심 요약하여 한글로 정리합니다. 먼저 ..

개발 2025.03.29

YOLOv5 C3 Block 시각화 리뷰

ultralytics의 yolov5의 구조 중 첫번째 C3 Block를 params# 측면에서 코드 및 시각화로 리뷰합니다.  채널 전체에 Bottleneck(Residual 포함) 연산을 하는 대신, CSP (Cross Stage Partial) 구조의 C3 블록은 입력 피처의 채널 절반에 Bottleneck 연산을 하여 params# saving을 달성합니다. 채널을 두 그룹으로 나누고 다시 하나로 합치는(concat) 과정에서 해당하는 분기에서의 레벨을 맞추는 1x1 Conv 레이어를 사용하는 점도 참고해야 합니다.1. params# 비교C3Full Bottleneck65,920180,608$$\text{conv_params}=\text{input_ch}×\text{output_ch}×\text{k..

개발 2025.03.28

Deep Residual Learning for Image Recognition: ResNet 시각화 리뷰

ResNet을 제시한 논문 "Deep Residual Learning for Image Recognition"을 params# 측면에서의 주요 컨셉을 코드 및 시각화로 리뷰합니다.$$\text{conv_params}=\text{input_ch}×\text{output_ch}×\text{kernel_w}×\text{kernel_h}+\text{bias}$$1. 첫 레이어비교VGG'sResNet'sparams#260,1609,472# VGGimport torch.nn as nnmodule = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding='same'), nn.Conv2d(in_chan..

개발 2025.03.25
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