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일단 사용하고자하는 DRAM의 데이터시트이다.  https://www.mouser.kr/datasheet/2/198/42_45S32800J-706492.pdf DRAM이 있어야 "800x480" 해상도의 프레임버퍼를 구동할 수 있고, 추가적인 AI 데이터 로딩을 위함이기도 하다.  OV5640으로 취득한 데이터가 MCU를 거쳤다가 프레임버퍼로 DRAM에 자연스럽게 로딩될 수 있게 코딩을 작성했다.   일단 Artwork 는 단순하게 연결성위주로 따졌다. 실제로는 Line width 와 Line Length를 따지는 것이 좋은데 최대한 짧은 거리에 배치해 이 문제는 고려하지 않는것으로 했다.  Decoupling Capacitor 들의 크기가 1608임을 고려하면 실제로 U8(DRAM)과 U6(MUC)와의..

제작한 PCB 보드에서 작동하는 AI 를 만들기 위해 낮은 weight를 가지는 custom training 이 필요했다. 작업은 개인 리눅스 서버에서 진행했으며, COLAB 과 동작이 같지 않으므로 COLAB 에 적용시에는 알맞은 명령어가 필요하다.~$ mkdir capstone1107~$ cd capstone1107일단 capstone 파일을 만들어주었다. ~$ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git깃허브에서 yolov5 를 클론해왔다. v5n으로 custome training 해주기 위한 Data는 인터넷 opensource 를 활용했으며, Roboflow에서 annotating을 진행했다.  Roboflow annotation은 insturct..