20200301 미팅 노트 by 멘토

[jwkanggist]

1. Done (Before meeting)

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• 연구 제안서 및 회의록 내용 파악

  • https://docs.google.com/document/d/1BkwIg78ZYIhhxlLKfCthyfar5xyGe_ZG/edit
  • https://docs.google.com/presentation/d/1sqdFE3WMe_9OGz_lA3p4mcLi7NdbhMS8/edit#slide=id.p2

• 프로젝트 목표

  • arm64 모바일 환경에서 시속 40km/h로 이동시 20fps 의 lider data-preprocessor 개발

• 세부 구현 방향

  • lidar sensor 실측 데이터 —> 전처리 —> proposed preprocessor → NNStreamer

• 현황: 현재 기존 일정이 변경되어 모델 적용 및 평가 중

  • PlanA and PlanB가 있음
  • PlanA: 자체 라이더 데이터 사용
    • NNStreamer에 lidar sensor 데이터를 넣는 과정에서 개발이슈가 있는 상황으로 보임
    • 구체적인 논문 아이디어는 제공된 자료로는 파악하기 어려움
  • PlanB: 오픈소스 내 라이더 데이터 사용
    • complex-YoloV3 tflite model
    • 확보 기술:
      • mobilenet-yolo tflite model
      • complex-yoloV3 pytorch model
      • mobilenet-yoloV3 pytorch mobile model
    • 내가 생각하는 방향
      • 1) complex-yoloV3 pytorch model → tflite
      • 2) complex-yoloV3 pytorch model → pytorch mobile
      • 비고: complex-yoloV3 operator가 tflite/ pytorch mobile에서 사용되고 있는지 확인해야함

• 미팅에서 질문할것

  • 개발 환경 및 언어 + 프레임워크
  • 어떤 컨트리뷰션을 해야한다고 생각하는가?
    • 목표가 전처리기인가? 모델 개량인가 ?
      • 전처리기이면 mobilenet-ssd-yolo를 써도 된다고 생각
    • 모바일 앱에 태우기 위해서는 tflite를 사용하는게 가장 빠름
    • 사용하는 하드웨어를 가장 강력하게 지원하는 프레임워크를 선택해야함
    • amd64는 지원이 약할 것이므로 pixel폰이나 혹은 엔비디아 jetson쪽으 좋다고 보임

• 내가 읽어야 할 논문

  • complex-yolo V3: https://arxiv.org/abs/1803.06199
  • 회의 후 취소됨

2. Issues (During meeting)

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• 전처리 기 개발 현황 공유
• 업무 역할 재분담 논의

2. TODO (After meeting)

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• 일단 end2end 파이프라인을 뚫는 것이 중요
  • 0점이라도 좋으니 일단 점수 찍기
• 결과물이 분명하게 역할분담하기
• 데이터 관리자 정하기
• 역할 분담 정해서 github에 이슈업하기

[jwkanggist]

화이팅 하시죠! @hayleyshim @ddeokho @yesolyun @DownyBehind

[wonseokjung]

화이팅 화이팅 !!!