안녕하세요 강사님 ~!!
답변 1
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안녕하십니까,
네, 맞습니다. 맨 마지막 checkpoint 파일을 inference_detector(마지막 checkpoint 파일, img) 해주시면 됩니다.
감사합니다.
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마지막 checkpoint 파일이 어떤 건지 알 수 있을까요 .. ?
config_file = '/content/mmdetection/configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
checkpoint_file = '/content/mmdetection/tutorial_exps/epoch_12.pth'
model = init_detector(config_file , checkpoint_file, device='cuda:0')
results = inference_detector(model, img_arr)을 수행 했는데 num_classes가 4개가 아닌 80개의 Class에 대하여 예측을 했지만, Objectdetection을 하지못해
결국 학습하는 것부터 다시 시작해서 예측을 했습니다 ~!!!
학습을 시킨 모델을 다시 불러 오지는 못하는 건가요 .. ? ㅠㅠ
학습을 완료한 모델을 불어올때 이렇게코드를 사진에서 처럼 작성했습니다 ~!!
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kitti 용 config 파일을 사용하지 않고 default용인 coco config 파일을 사용하였기 때문에 80개 class config를 적용하게 됩니다. kitti에서 적용한 config file을 사용하셔야 합니다.
뒤 강의인 oxford pet 에서 checkpoint 파일을 로딩하여 inference하는 예제가 나옵니다. 참조하시면 될 것 같습니다.
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