낭만

1. VScode에 Remote Development extension을 설치합니다. 2. Ctrl+Shift+p 버튼을 누른 후, Remote-SSH: Connect to Host...를 클릭합니다. 3. Add new SSH Host를 선택합니다.4. RunPod에서 복사한 SSH 주소와 Port를 입력합니다. 5. Enter를 누르고 맨 위에 있는 config도 선택합니다. 6. 오른쪽 아래에 Host가 추가 되었다는 메세지를 볼 수 있습니다.  7. 다시 한번 Ctrl+Shift+p 버튼을 누른 후, Remote-SSH: Connect to Host...를 클릭합니다. 8. 일전에 복사한 IP주소를 선택합니다. 9. 암호를 입력합니다. 10. 새 창이 뜨면서, RunPod의 원격장소와 연결됩니다.

A100 GPU를 사용하기 위해, RunPod이라는 서비스를 이용하게 되었습니다! https://www.runpod.io/?inflect=&targetid=kwd-606786457326&adgroupid=175137555098&loc_interest=&loc_physical=9196622&utm_source=adwords&utm_medium=ppc&utm_campaign=22174979174&utm_term=runpod&utm_content=730871123935&utm_gclid=Cj0KCQjwkN--BhDkARIsAD_mnIoChAb-tG6SDRPaFnqknyJ7HlNguwmaCa-_oyRRpLZk6Kb5sk1D8TYaAoywEALw_wcB&gad_source=1&gclid=Cj0KCQjwkN--Bh..

1. 이미지를 사용하여 컨테이너 생성 및 실행docker run -it --name  : /bin/bashex. docker run -it --name mycontainer myusername/myrepository:latest /bin/bash 2. 이미 실행 중인 컨테이너에 접속docker exec -it  /bin/bashex. docker exec -it mycontainer /bin/bash  - written by chatgpt

1. Docker Hub 로그인 (선택사항)docker login 2. Docker 이미지 풀링docker pull /:ex. docker pull myusername/myrepository:latest 3. 이미지 확인docker images - written by chatgpt

1. Docker container를 이미지로 저장1) 실행중인 container 확인docker ps 2) 컨테이너를 이미지로 commitdocker commit  :ex. docker commit abc123 myimage:latest  2. Docker Hub에 로그인1) Docker hub 로그인docker login 3. Docker 이미지를 Docker Hub에 푸시1) 이미지 태그docker tag : /:ex. docker tag myimage:latest myusername/myrepository:latest 2) 이미지 푸시docker push /:ex. docker push myusername/myrepository:latest - reference: chatgpt

문제어느날 갑자기 컨테이너 내에 잡혔던 GPU드라이버가 갑자기 안잡혔을때 해결하는 방식입니다 해결방법host 시스템 (컨테이너 밖)에서 다음 명령어를 입력합니다.sudo nano /etc/docker/daemon.json   파일 내에 아래 문구를 추가합니다."exec-opts": ["native.cgroupdriver=cgroupfs"]  예시로 아래와 유사하게 수정하면 됩니다.{     "runtimes": {         "nvidia": {             "args": [],             "path": "nvidia-container-runtime"         }     },     "exec-opts": ["native.cgroupdriver=cgroupfs"]  }  마지..

Multiple View Geometry를 공부하기에 앞서, 선형대수학 내용을 정리했습니다! reference : edward0im.github.io/mathematics/2020/05/09/linear-algebra/

Multiple View Geometry를 이해하기 위한 Linear Algebra지식을 배우게 되었다. 다음과 같은 목차로 정리했다! 1) basis를 기하학적인 관점에서 바라보기 2) General Linear Group, Special Linear Group 3) Affine Group 4) Orthogonal Group, Special Orthogonal Group 5) Euclidean Group, Special Euclidean Group(=rigid-body-motion) 6) Skew symmetric matrix 7) SVD를 기하학적인 관점에서 바라보기

model을 representation하는 2가지 기법에 대해 배우게 되었으며, 1) Explicit Shape Representation 2) Implicit Shape Representation Multiple View로 3d를 reconstruction하기 위한 photo consisteny function과 training을 하면서 shriking bias를 극복하기 위한 Silhouettes consistency function에 대해 알게 되었다. 추가적으로 아직 발전가능성이 많은 Multiview-texture Reconstruction방법 중 ICCV 2009에 Daniel Cremers교수님이 제안한 방법도 배우게 되었다. reference : www.youtube.com/watch?v=..

Multiple View Geometry를 공부하면서, 최적화 기법으로 쓰이는 gradient method외에 변분법과 오일러-라그랑주 방정식에 대해 공부하게 되어 정리한 내용을 공유합니다! 최단 거리 예시를 통해 내용을 이해할 수 있었습니다. reference : www.youtube.com/watch?v=moYCUzmI3HQ&list=PLTBdjV_4f-EJn6udZ34tht9EVIW7lbeo4&index=16