인프런 커뮤니티 질문&답변
작성한 질문수
Retina Raccoon 실습의 evaluation 오류 질문
작성
·
234
0
==============================================
Argument가 하나 부족하다고 오류 내용이 뜹니다.
그래서 retinanet의 evaluate.py 함수를 확인해보니 강사님 화면에서와 다르게 create_generator 함수에 preprocess_image 라는 매개변수가 하나 더 추가되어 있습니다.
============================================================================
여기에 어떤 parameter을 넣어야 실행가능할까요?
답변 2
2
네, 테스트 결과 evaluation 코드는 위에 말씀 드린 코드를 적용하시면 됩니다.
전반적으로 다른 부분도 다 테스트를 할 예정입니다. 테스트 후에 수정된 주피터 노트북을 올리고 전체 공지 하겠습니다. 동영상도 재 녹음을 해야 되서 조금 시간이 소모 될 것 같습니다. 일단 위의 코드를 이용하여 계속 수강해주시면 될 것 같습니다.
정보 주셔서 감사합니다.
1
안녕하십니까,
evaluate.py가 올해 2월말에 변경이 된 것 같습니다. 테스트에 시간이 걸릴것 같습니다. 제가 내일까지 다시 패키지를 설치 한 후에 말씀 드리겠습니다.
만일 급하시다면, 아래와 같이 변경이 되면 어떨지 싶습니다.
from keras_retinanet.bin.evaluate import create_generator as eval_create_generator
import os
from pathlib import Path
HOME_DIR = str(Path.home())
ANNO_DIR = os.path.join(HOME_DIR, 'DLCV/data/raccoon/annotations')
class args:
dataset_type='csv'
score_threshold=0.05
iou_threshold=0.5
max_detections=100
image_min_side=800
image_max_side=1333
config=None
annotations=os.path.join(ANNO_DIR, 'raccoon_anno_retina_valid.csv')
classes=os.path.join(ANNO_DIR, 'raccoon_class.txt')
#아래가 추가 되어야 합니다.
backbone='resnet50'
# 기존 generator = eval_create_generator(args)는 삭제되고 아래로 변경되어야 합니다.
backbone = models.backbone(args.backbone)
generator = eval_create_generator(args, backbone.preprocess_image)
추후 테스트 후에 다시 말씀 드리겠습니다.
소중한 정보 감사합니다.