# 초소형 협동로봇 MC-270 M5
coco explorer-
COCO란 무엇인가요?
COCO는 대규모 객체 감지, 분할 및 캡션 생성 데이터셋입니다. COCO는 다음과 같은 여러 기능을 제공합니다.
- 객체 분할
- 맥락에서의 인식
- 슈퍼픽셀 스터프 세그먼테이션
- 330,000개의 이미지(200,000개 이상 레이블 지정)
- 150만 개의 객체 인스턴스
- 80개의 객체 카테고리
- 91개의 물건 카테고리
- 이미지당 캡션 5개
- 핵심 포인트를 가진 25만 명의 사람들
COCO is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset. COCO has several features:
Object segmentation; Recognition in context;
Superpixel ...
COCO (Common Objects in Context) 데이터 세트는 대규모 객체 감지, 분할 및 캡션 데이터 세트입니다. 다양한 객체 범주에 대한 연구를 장려하기 위해 설계되었으며 ...
학습을 위해 다양하고 많은 데이터들이 매년 쏟아져서 나오는데
COCO dataset은 Object Detection 뿐만 아니라 Segmentation,
Keypoint Detection등을 위해 제공된 dataset ...
VCR, 캠코더, 기타 아날로그 비디오 소스 디지털화
Mac, PC 및 iPad에서 재생
VCR, DVR, 캠코더 또는 기타 아날로그 비디오 장치에서 Mac 또는 PC로 비디오를 고품질 H.264 포맷으로 전송할 수 있습니다. 사용하기 쉬운 Elgato Video Capture 소프트웨어는 아날로그 비디오 장치 연결부터 비디오 캡처, 비디오 시청 및 공유 방법 선택에 이르기까지 모든 단계를 안내합니다.가정에서 촬영한 비디오를 디지털화하여 컴퓨터에서 재생하거나, iPad 또는 iPhone과 동기화하거나, iMovie 또는 Windows Live Movie Maker에서 편집하거나, YouTube에 업로드하는데 있어 이보다 쉬운 방법은 없습니다.Elgato Video Capture는 Mac 및 Windows용 Elgato Video Capture 소프트웨어와 함께 제공됩니다.
모든 단계는 간단합니다
Elgato Video Capture는 사용하기 매우 쉽습니다. 소프트웨어 길잡이는 아날로그 비디오 장치 연결부터 비디오 캡처, 비디오 시청 및 공유 방법 선택에 이르기까지 모든 단계를 안내합니다. 소프트웨어는 캡처한 비디오의 시작과 끝을 잘라내는 간단한 도구를 제공합니다. 단 한 번의 클릭으로 iTunes 또는 Windows Media Player 보관함에 비디오를 추가 할 수 있습니다. 컴퓨터에서 비디오를 재생하거나, iPad 또는 iPhone과 동기화할 수 있습니다. 비디오를 YouTube에 직접 업로드할 수 있습니다. iMovie 또는 Windows Live Movie Maker에서 바로 편집할 수 있습니다.
DVR, DVD 플레이어 또는 셋톱박스에서
컴퓨터로 비디오 전송
가족 행사나 모임에서 받은 DVD를 웹사이트나 YouTube에 올리고 공유하기를 원했던 경험 있을 겁니다. 또는 DVR에 녹화해둔 영화와 TV 프로그램을 iPad에서 재생하는 방법을 궁금해 하실지도 모르겠습니다. Elgato Video Capture는 Mac 또는 PC에 컴포지트 “RCA” 또는
S-Video 출력이 있는 모든 장치를 연결하고 비디오를 캡처할 수 있습니다. SCART 어댑터를 함께 제공합니다.
한국폴리텍대학 인천캠퍼스 반도체시스템과 조주용 교수
(AI융합교육학과 '23년 공학석사 졸업)
https://webzine.koreatech.ac.kr/newshome/mtnmain.php?
mtnkey=articleview&mkey=bcatelist&mkey2=34&aid=43657
휴먼로이드 - https://wego-robotics.com/
https://drive.google.com/drive/folders/12-OvlR8gWvKHYX3Vz4horTSSQ4340yeS
Blockly 는 Google Chrome에서 바로 접속할 수 있는 온라인 애플리케이션입니다. 다음 URL( robolink.com/blockly-cde )로 이동하면 Blockly에 접속할 수 있습니다 . Blockly를 사용하면 드론에 연결하고 두 가지 모드로 프로그래밍할 수 있습니다.
- Junior: 초보자를 위한 간소화된 블록 기반 코딩
- 시니어: 블록 코딩에 어느 정도 익숙한 중급 코더를 위한
Blockly는 브라우저에서만 실행되므로 아무것도 설치할 필요가 없습니다!
유니버셜 로봇 - https://www.universal-robots.com/ko/
https://ko.wikipedia.org/wiki/Node.jshttps://nodejs.org/ko/download
~ python shell / 입력 파이슨 셀 인 / 셀클릭 / 파이슨 경로 / 경로 역슬래쉬를 슬러쉬로 / robot.py / / dhksfy
Node.js는 자바스크립트와 다양한 핵심 기능을 처리하는 "모듈" 컬렉션을 사용하여 웹 서버 및 네트워킹 도구를 생성할 수 있게 한다.[11][14][26][27][28] 파일 시스템 I/O, 네트워킹(DNS, HTTP, TCP, TLS/SSL 또는 UDP), 이진 데이터(버퍼), 암호학 기능, 데이터 스트림 및 기타 핵심 기능을 위한 모듈이 제공된다.[14][27][29] Node.js의 모듈은 서버 애플리케이션 작성의 복잡성을 줄이기 위해 설계된 API를 사용한다.[14][27]
자바스크립트는 Node.js가 기본적으로 지원하는 유일한 언어이지만, 많은 JS 컴파일 언어를 사용할 수 있다.[30] 결과적으로 Node.js 애플리케이션은 커피스크립트,[31] 다트, 타입스크립트, 클로저스크립트 등으로 작성될 수 있다.
Node.js는 주로 웹 서버와 같은 네트워크 프로그램을 구축하는 데 사용된다.[26] Node.js와 PHP의 가장 큰 차이점은 PHP의 대부분의 함수가 완료될 때까지 블록되는 반면(이전 명령이 완료된 후에만 명령 실행), Node.js 함수는 논블로킹이라는 점이다(명령이 동시에 실행되며 콜백을 사용하여 완료 또는 실패를 알림).[26] 따라서 대부분의 웹 서버 애플리케이션에는 본질적으로 없는 새로운 공격 표면이 열린다.
Node.js는 리눅스, macOS 및 마이크로소프트 윈도우 8.1 및 서버 2012(이후 버전)에서 공식적으로 지원되며,[32] 스마트OS 및 IBM AIX에 대한 Tier 2 지원, FreeBSD에 대한 실험적 지원을 제공한다. OpenBSD에서도 작동하며, IBM i (AS/400)용 LTS 버전도 사용할 수 있다.[33] 소스 코드는 공식적으로 지원되지 않는 유사한 유닉스 서버나 NonStop OS[34]와 같은 운영 체제에서도 빌드할 수 있다.
캐글 클라우드- https://www.kaggle.com/ /// https://www.kaggle.com/datasets
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-programming
# ic114 - https://www.ic114.com/WebSite/theme/001/default.aspx
#로보틱스 -
Robot Solution HD현대로보틱스는 로봇 자동화 솔루션 분야에서 국내 유일의 글로벌 선도 업체 수준의 “로봇 사업 경쟁력을 보유”한 공급업체입니다. HD현대로보틱스는 주 ...
두산로보틱스는 첨단 AI 기반 로봇 솔루션을 제공함으로써 다양한 산업 분야에서 작업 프로세스를 혁신적으로 개선하고, 효율성을 극대화하여 지능형 자동화 기술 발전 ...
# spark fun
정렬순 · [로봇사이언스몰][Sparkfun][스파크펀] SparkFun Triple Axis Accelerometer Breakout - LIS3DH (Qwiic) SEN-29528 · 13,800 (10%) · 12,500 (10%).
Building open source widgets to make prototyping hardware easier since 2002. - SparkFun Electronics.
SparkFun Electronics is an online retail store that sells the bits and pieces to make your electronics projects possible.
Microcontrollers - Audio Boards - Power - LEDs and Illumination
|
SparkFun Electronics is an online retail store that sells the bits and ...
|
SparkFun RTK Facet - GPS / GNSS Boards - Antennas - ...
|
Environmental Sensors - Movement - Distance - Imaging
|
We have an education website dedicated to providing ... |
2025. 1. 27. — 미국의 전자제품 판매 회사. 공돌이들을 위한 부품이나 아두이노 부품과 세트, 라즈베리 파이 관련 악세사리 등을 판매하고 있다. 아두이노 부품 판매에 ...
COLOR PICKER.ME
Colorpicker.me is an online color picker tool. Tips. Link to specific colors directly by adding to the URL a pound sign ("#") followed ...
The super fast color palettes generator! Create the perfect palette or get inspired by thousands of beautiful color schemes.
MAIXHUB
提供数据采集、在线AI模型训练、模型部署到设备完整生态，快速实现 tinyML 和 AIOT 应用.
本文简述了使用CNB 构建LieechRV-Nano 系统镜像的一种 ...
|
Convert models in NCNN or ONNX formats to AWNN models ...
|
Fill in WiFi information and generate QR code; select WiFi ...
|
提供数据采集、在线AI模型训练、模型部署到设备完整生态，快速实现 ...
|
Usage · Uset MaixPy firmware, please burn it to your k210 ... |
YOLO- https://docs.ultralytics.com/ko/
Ultralytics YOLO는 실시간 객체 감지 및 이미지 분할을 위한 유명한 YOLO (You Only Look Once) 시리즈의 최신 기술입니다. 향상된 성능, 유연성 및 효율성을 위해 새로운 ...
YOLO12는 광범위한 핵심 컴퓨터 비전 작업을 지원하는 다재다능 ...
|
Ultralytics YOLO11은 객체 감지, 분할 및 자세 추정을 위한 다양한 사 ...
|
YOLO12 - YOLOv10 - Yoloe - ...
|
Ultralytics YOLO는 객체 ID와 함께 실시간 추적을 제공하여 보안 감 ...
|
설정, 증강 및 하드웨어 활용에 대한 포괄적인 지침과 함께 ...
|
|
2023. 6. 11. — YOLO(You Only Look Once) 모델은 CNN(Convolutional Neural Networks) 딥러닝 모델을 기반으로 특징을 추출한뒤 이를 이용해서 물체의 종류와 위치를 ...
2022. 7. 3. — 이번엔 YOLO에 대해 알아보자. YOLO는 You Only Look Once의 약자로 이미지를 한 번만 보면 객체를 검출할 수 있다는 뜻이다.
2025. 8. 23. — You Only Live Once의 약자로, "인생은 오직 한 번뿐"이라는 뜻이다. 영미권에서는 주로 SNS에서 어리석거나 약간 위험하더라도 즐겁거나 흥미로운 일 ...
Ultralytics creates cutting-edge, state-of-the-art (SOTA) YOLO models built on years of foundational research in computer vision and AI.
2025. 4. 24. — YOLO는 이미지 전체를 한 번에 분석하여 그 안에 있는 모든 객체의 위치와 종류를 예측하는 알고리즘이다. 기존 R-CNN 방식 ...
2023. 9. 8. — 이미지는 448x448 사이즈로 들어오게 됩니다. YOLO의 장점은 네트워크 구조가 Sequential 하며 생각보다 간단한 구조로 되어 있습니다. 그리고 448x448 ...
Teachable Machine은 어떤 서비스인가요?
Teachable Machine을 사용하여 모델을 만드는 것은 javascript가 실행되는 곳이 어디에서나 작동하는 실제 TensorFlow.js 모델로 Glitch, P5.js, Node.js 등의 도구와 상호작용하게 호환됩니다.
또한 Coral , Arduino 등 다른 제품에서 모델을 사용하려면 다른 형식으로 지내세요.
https://teachablemachine.withgoogle.com/
어떻게 작동하나요?
머신러닝 코드를 작성하지 않고도 컴퓨터가 이미지, 소리, 포즈를 인식하도록 훈련시킬 수 있습니다. 그런 다음, 자신의 프로젝트, 사이트, 앱 등에서 모델을 활용할 수 있습니다.
이 저장소는 무엇을 위한 것인가요?
이 저장소에는 Teachable Machine 의 두 가지 구성 요소가 포함되어 있습니다 .
# 머신 러닝 모델을 만들 수 있도록 돕는 웹 기반 도구인 Teachable Machine
# 훈련 방법-
머신 훈련을 시작하려면 먼저 머신에 학습시킬 다양한 카테고리 또는 클래스를 만들어야 합니다 . 여기서는 네 개의 클래스를 만들겠습니다. 하나는 너무 이른 바나나, 하나는 익은 바나나, 그리고 하나는 너무 늦은 바나나를 위한 클래스입니다.바나나가 전혀 없는 사진도 있습니다.
Teachable Machine에서 사용되는 모든 머신 러닝 코드가 포함된 라이브러리 섹션 입니다 . 내부적으로는 Javascript 기반 머신 러닝 라이브러리인 Tensorflow.js를 사용하여 웹 브라우저에서 만든 모델을 학습하고 실행합니다. 또한 이 섹션에는 Teachable Machine에서 내보낸 모델을 사용자 프로젝트에서 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 이미지 , 오디오 및 포즈libraries 도우미 라이브러리 API도 포함되어 있습니다 .
Teachable Machine 의 내보내기 패널에 표시되는 마크다운 스니펫을 포함하는 스 니펫 섹션 입니다 . 이 스니펫에는 Teachable Machine에서 내보낸 모델을 Javascript, Java, Python 등의 언어로 사용하는 방법에 대한 코드와 지침이 포함되어 있습니다.
글
댓글 없음:
댓글 쓰기