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BackgroundGit을 통해 협업을 하다 보면 파일을 잘못 올리거나, 이미 push 해서 작업 중인 파일을 삭제하고 싶은 경우가 있을 것이다. 혹은 dev 에서 작업을 하다가 main에는 해당 파일을 제외하고 올리고 싶을 수도 있다. 그럴 때 활용할 수 있는 git 명령어를 살펴보자. 원격 저장소에 올라간 파일 삭제: 로컬 유지, 원격 삭제다음과 같이 main branch에 private 폴더를 잘못 올렸다고 가정하자. dev에서 개발할 때 필요한 자료들이 실수로 올라간 상황이다. 우리는 dev branch(로컬 저장소)에는 유지하고 main branch(원격 저장소)에는 삭제하길 원한다. jinwoo@jinwoo-System-Product-Name:~/test$ lsREADME.md priva..

BackgroundGit Repository를 생성하면 다음과 같이 main branch 밖에 없다. 하지만 협업 과정에서 일부 개발 후 main branch로 push하는 것은 비효율적이다. 따라서 dev branch에서 개발을 한 뒤 필요한 파일들만 main branch로 push하는 것이 일반적이다. 실제 로컬 저장소(Working Directory)에서도 main branch 하나 밖에 없는 것을 확인할 수 있다.jinwoo@jinwoo-System-Product-Name:~/test$ git log --allcommit ee596f8a0516c33b270cdc47d97de74f8a40da4b (HEAD -> main, origin/main, origin/HEAD)Author: Jinwoo_Ju..

본 포스팅은 UC Berkeley 에서 진행된 CS285: Deep Reinforcement Learning, Decision Making and Control강의자료 및 강의를 기반으로 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.앞선 내용과 이어지는 포스팅입니다. 꼭 공부하시고 오시기 바랍니다!!https://jinwoo-jung.tistory.com/169 [RL] CS285: Lecture 02. Supervised Learning of Behaviors(1)본 포스팅은 UC Berkeley 에서 진행된 CS285: Deep Reinforcement Learning, Decision Making and Control강의자료 및 강의를 기반으로 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.https://jinwoo-..

본 포스팅은 UC Berkeley 에서 진행된 CS285: Deep Reinforcement Learning, Decision Making and Control강의자료 및 강의를 기반으로 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.tistory.com/168 [RL] CS285: Lecture 01. Introduction본 포스팅은 UC Berkeley 에서 진행된 CS285: Deep Reinforcement Learning, Decision Making and Control 강의자료 및 강의를 기반으로 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.Introduction다음과 같은 Robot이 있다고 가정jinwoo-jung.comTerminology & Notation강화학습에 ..

본 포스팅은 UC Berkeley 에서 진행된 CS285: Deep Reinforcement Learning, Decision Making and Control 강의자료 및 강의를 기반으로 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.Introduction다음과 같은 Robot이 있다고 가정하자. RGB camera를 통해 객체들을 볼 수 있으며, 7 자유로들 가진 manipulator를 통해 객체들을 조작할 수 있다. 그리고 우리에게 주어진 Task는 특정 물체를 집어 통 밖으로 꺼낸다고 가정하자. 그러면 우리는 입력받은 이미지를 통해 우리의 방법론을 통해 물체를 집을 (x,y,z) 좌표를 만들어야 한다. 그렇다면 2가지 방법이 있을 것이다. 첫번째 방법은 Hard coding 하는 방법이다. 하지만, 수많은..

Paperhttps://arxiv.org/abs/2312.07843 Foundation Models in Robotics: Applications, Challenges, and the FutureWe survey applications of pretrained foundation models in robotics. Traditional deep learning models in robotics are trained on small datasets tailored for specific tasks, which limits their adaptability across diverse applications. In contrast, foundationarxiv.org Intro AI, Robotics에 관심이..

Paperhttps://arxiv.org/pdf/1910.02527https://3dscenegraph.stanford.edu/images/supp_mat.pdf Introduction객체 및 공간의 기하학적 구조, 카테고리(클래스), 특정 장면의 시점 등의 정보를 효과적으로 저장하는 것은 매우 중요한 문제이다. 이러한 정보를 저장하기 위한 이상적인 공간은 변화에 불변 즉, 전체적인 공간적 정보를 불변하게 모두 포괄해야 한다. 또한, 이미지나 비디오 등 다양한 도메인에 쉽고 결정론적으로 연결되어야 한다. 이러한 측면에서, 이미지는 이상적인 해결책이 되지 않는다. 이미지는 시점에 따른 제약이 존재하며, Depth/Size 등의 정보를 효과적으로 다루지 못한다. 따라서 본 논문에서는 3D Scene Gra..

Paperhttps://arxiv.org/abs/2402.01591 BAT: Learning to Reason about Spatial Sounds with Large Language ModelsSpatial sound reasoning is a fundamental human skill, enabling us to navigate and interpret our surroundings based on sound. In this paper we present BAT, which combines the spatial sound perception ability of a binaural acoustic scene analysis model witharxiv.org IntroductionBLIP-2, CLIP..