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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Found 0 boxes관련 질문드립니다.

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안녕하세요. 선생님

실습 진행 중 detection 결과가 나오지 않은 현상이 발생되어 질문드립니다. 

convert는 완료가 되어 yolo.h5 파일은 생성이 되었습니다. 이러한 이슈를 어떻게 해결하면 좋을까요?

추가로 영상 자료에 대한 실습 진행 결과 모두 0 boxes 결과가 도출되었고, tiny-yolo도 이와 동일한 상황입니다.

답변 주시면 감사하겠습니다. 

답변 8

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권 철민
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convert.py를 수행하지 않아도 yolo_anchors.txt 는 원래 패키지에 있는 파일입니다.

만일 yolo_anchors.txt가 없다면 뒤에 Yolo(.. , anchors_path='....' ) 생성할때 오류가 발생했을 것 같습니다만, 다시한면 yolo_anchors.txt가 model_data 디렉토리 밑이 있는지 확인해 주시기 바랍니다.

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말씀해주신 대로 jupyter notebook 환경에서 진행해 봤지만, 동일한 결과를 보였습니다. 

추가로 convert.py 수행시에 yolo_anchors.txt 파일이 생성된다고 작성되어 있는데 해당 파일이 생성되지 않았습니다. 

그렇다면 convert.py가 제대로 수행되지 않은 건가요? 

현재 예상되는 이유는 tensor와 keras 버전을 올려서 그런 것 같은데 cuda 버전이 이처럼 맞지 않는 경우 cuda 버전을 바꿨어야 했을까요?

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권 철민
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음, 특별히 gpu를 지정하지 않으면 default로 gpu:0 을 잡아서 수행합니다만(제 생각엔 기존에 수행할때도 이미 gpu를 잡은것 같습니다만)

일단 아래와 같이 주피터 노트북에서 convert.py를 수행해 보시지요.

# yolov3.weights를 keras-yolo3에서 사용할 수 있도록 yolo.h5 로 변환
!python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
# model_data 밑에 yolo.h5 파일이 생성되었는지 확인. 
!ls /content/DLCV/Detection/yolo/keras-yolo3/model_data

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'

출처: https://datamasters.co.kr/33 [데이터마스터]

mport os # GPU를 아예 못 보게 하려면: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='' # GPU 0만 보게 하려면: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'

출처: https://datamasters.co.kr/33 [데이터마스터]

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넵 여러개의 gpu 중 하나를 세팅하여 사용하고 있는데, 이것을 cmd 환경에서 하는 방법을 몰라서 사용을 안하였습니다.

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권 철민
지식공유자

음, 그러셨다면 convert 된 모델이 잘못되었을 수도 있겠군요.

cmd 환경에서 gpu 세팅을 어려워서 못하신건가요? 주피터 노트북에 되었으니까, cmd도 문제 없을 것 같습니다만, 무엇이 문제인지요?

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혹시 convert.py 중 gpu를 잡지 못하면 이러한 문제가 생길 수 있나요?

제가 cmd 환경에서는 gpu 세팅을 못해서 따로 잡지 않고 진행하였습니다. 

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질문자

제가 서버컴으로 진행하고 있는데, convert.py 실행시 cuda와 tensor 버전의 호환 문제가 생겨 tensorflow를 1.14, keras를 2.3.1로 업그레이드 하였습니다. 

이후 호환 문제는 사라졌고 정상적으로 convert.py가 작동되었습니다. 

말씀해주신 output message를 올려드립니다. 

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권 철민
지식공유자

안녕하십니까,

해당 강의의 실습 수행 코드를 변경하지 않았는데 그렇게 나오는 건가요? 변경한 부분이 있으면 말씀해 주십시요.

오류도 아무것도 나오지 않은건지요? 수행한 실습 코드 부분만 output message를 여기에 올려주시기 바랍니다.

감사합니다.

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