안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다. 🙂현재 Polygon과 Mask Segmentation 시각화에 대해 강의 및 학습을 진행중인데 문득 궁금한점이 있어 질문 드립니다.coco dataset을 활용하는 경우에는 polygon정보가 들어 있어 mask할때 해당 정보를 활용할 수 있지만 만약 자체 custom dataset으로 활용한다면 polygon정보를 어떻게? 만들어야 할지 긴가민가 하네요. 아직 수업을 완강하지 않아 뒷부분에서 배울수 있을수도 있겠으나 궁금해서 질문드립니다.! (object detection은 yolo와 MMDetection을 활용하고 부분적으로 Segmentation을 적용계획입니다. 현재일자로 yolo를 보니 yolo-seg 라는 모델도 나왔네요)

현재 해당 사이트가 서비스 종료되어서 다른 사이트로 리디렉션되고, SOTA 리더보드와 벤치마크 트래킹 기능은 사라진거 같습니다.혹시 대체할 수 있는 사이트가 있을까요?

Video recognization, action detection쪽 관심있는 학생입니다. C3D 관련 논문 공부,실현 연습하기 전에 빠르게 컴퓨터 비전 실습 이론을 익히고 체화를 하고 싶은데, 선생님 컴퓨터비전 로드맵 중 cnn강의, 컴퓨터비전 실습 강의 둘 중 어떤게 더 효율적일까요? Pytorch는 아직 미숙한 상황입니다. 만약 cnn부터 듣는걸 추천하신다면 세션 몇까지는 꼭 들어야할까요?

안녕하세요 선생님.cvat.ai 에서 라벨링 작업을 해볼까 하는데 데이터셋이 외부 유출되면 안 돼서 개발자들 사이에서 해당 사이트가 보안이 우수하다고 평가받고 있을까요?(아직 cvat를 로컬에서 설치하진 않았습니다) - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

강사님 안녕하세요!캐글 nucleus segmentation 챌린지 코드를 runpod에서 그대로 실행하던 중, 디버깅에 몇시간 고민하고 질문드립니다. (강사님 깃헙에서 받은 그대로 실행했는데 runpod에서 에러가 발생하였습니다) 모델 학습을 위해 에포크를 돌리는 부분에서 첫번째 에포크를 다 돌기도 전에 (총 12회 예정이었음) 에러가 발생합니다. inference 직전에서요! 구글과 gpt에서 열심히 몇번 검색하며 찾아보니, 폴리곤 좌표가 pycocotools가 기대하는 형식(짝수 길이의 플랫 리스트)가 아니기 때문이라고 하는데, 해결에 어려움이 있습니다. 에러의 내용은 다음과 같이 나왔습니다. File "/content/mmdetection/mmdet/datasets/pipelines/loading.py", line 306, in poly2mask rles = maskUtils.frPyObjects(maskann, img_h, img_w) File "pycocotools/_mask.pyx", line 309, in pycocotools._mask.frPyObjects Exception: input type is not supported. import os.path as osp mmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir)) # epochs는 config의 runner 파라미터로 지정됨. 기본 12회 train_detector(model, datasets_train, cfg, distributed=False, validate=True)

안녕하세요 좋은 강의 내용 잘 듣고 있습니다.Detection 프로젝트를 진행하면 학습 시에는 labeling 된 ground truth가 있기 때문에 Precision이 쉽게 산출될 수 있지만, 추론 시에는 labeling 된 ground truth가 없기 때문에 추론 결과 이미지를 눈으로 직접 보면서 판단하여 precision score를 측정해야 하는 게 맞을까요?

안녕하세요 강사님,mmdetection mask rcnn inference 실습 시 runpod 템플릿 관해서 질문드립니다. 어느덧, 강의 막바지입니다. 강사님의 깃허브 runpod referal 파일 안에서mmdetection v2, ultralytics yolo v3, yolov5, efficientdet 네가지 중 mmdetection v2 템플릿을 deploy하는 것이 맞는지 확실하게 하고자 질문드립니다.

안녕하세요 강사님!딥러닝 강의 잘 수강하고 있습니다!딥러닝 완벽 가이드를 다 수강하고 나서 트랜스포머 강의를 수강할 예정인데, 혹시 트랜스포머 이후 강의는 무엇이 될지 알려주실 수 있나요~?감사합니다!

강사님 안녕하세요!저는 보통 colab, kaggle notebook을 사용하는데, 위 노트를 사용해 교육을 수강해도 괜찮을까요?

혹시 실습코드 진행 순서대로 알 수 있을까요..? 처음부터 쭉 다시 보고 싶어서요..!

runpod에서 jupyter notebook을 띄워 yolov3-train_incredibles.ipynb 실습 중import os, sysfrom google.colab import drivedrive.mount('/content/gdrive') 코드 실행 시 No module named 'google.colab' 이란 에러가 납니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강사님 안녕하세요! 제 상황에 적합한 강의 및 공부를 선택하고 싶어서 질문드립니다,,! 현재 '개정판 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드' 강의 완강을 앞두고 있습니다! 개강이 한 달 정도 남았는지라(4학년), 공부를 더 해볼까 하는데요 첫 번째로, 저는 코딩테스트를 공부해본 적이 없습니다. 자료구조나 알고리즘은 학교에서 배웠지만 코딩테스트를 위한 공부를 해본 적이 없습니다. 기초 코딩 실력을 기르기위해 코딩테스트 공부를 할까 고민하고있습니다.(학부 취업을 원합니다. 진로는 비전쪽 희망합니다.) 두 번째로, 컴퓨터 비전 강의를 듣는 동안에 데이터 프레임을 다루는 코드나, 넘파이 배열 다루는 코드가 종종 있었습니다.(커스텀 데이터셋 변환 어려웠습니다,,) 이것에 익숙하지않아서 '개정판 파이썬 머신러닝 완벽 가이드' 이 강의를 들어야하나 고민하고있습니다.(강의에서 배우는 분류 회귀 차원축소 군집화 등은 이론으로 한차례 배웠습니다. 다만 구현해본 적은 없습니다.) 마지막으로, 졸업작품(detection, segmentation)을 만들어야하기 때문에 CNN에 대한 더 깊은 이해가 필요할 것 같아, '딥러닝 CNN 완벽 가이드(토치버전)' 이 강의를 듣는게 나은지 고민중입니다,, 로드맵을 스스로 짜지 못하고,, 강사님께 여쭙는 제 자신을 깊이 반성합니다,,스스로 로드맵을 그려보려 노력했지만, 답없는 고민의 연속이 고통스러워, 현직에 계신 강사님의 식견을 여쭙는 것이 가장 확실할 것 같아 실례를 무릅쓰고 질문드렸습니다. 바쁘시겠지만 답변 주시면 큰 힘이 될 것 같습니다. 좋은 강의 항상 감사드립니다!  

 https://github.com/chulminkw/DLCV_New/blob/main/faster_rcnn/runpod/mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb 안녕하세요 수업이 매우 유익하여 잘 듣고 있습니다. kitty데이터를 이용하여 mmcv를 연습하는 깃허브 코드에서는 mmcv 설치코드가 따로 되어있지 않습니다. 캐글 코드에 있는 mmcv설치 코드를 붙여넣어봤지만 오류가 나서 여쭤봅니다 . ㅠㅠ

53초에 OpenCVSharp2.4.10 폴더를 찾고 있습니다. 어디있나요? OpenCV - 통합본안에 있나요 ? 있다면 bin폴더인가요? obj폴더인가요 ?

강의가 1강 2강...이렇게 강의 자료가 있는데 아무리 열어도 수업하는 강의와 다른데 어떻게 보는 건지요

안녕하세요 선생님.오늘도 너무나 재밌게 잘 배우고 있습니다. 감사드립니다. 현재 시간 관계상,섹션4(RCNN계열)까지 수강 후 섹션7(SSD)를 수강중입니다. 강의 내용을 누락시킨 채 질문을 드리는 것이 아니었으면 좋겠습니다.  제가 이해한 바Faster-RCNN에서RPN은 image 원본이 아닌 feature map을 입력을 받는다.RPN 내에서 Positive Anchor들에 대해서만 학습을 수행한다. 일 때 학습 시에,RPN내에서 특정 anchor의 Positive 판단이 된다면, 해당 anchor 위치에 어떤 객체 A의 GT가 IoU 기준에 부합하다는 것이 판단되어야 할텐데,RPN 내에서는 feature map 을 입력으로 받고 있으니 내부에서 A 객체의 GT와 anchor 의 IoU를 계산하기 위해선 GT(image 좌표계), anchor(feature 좌표계)를 비교해야 할 텐데 이건 너무 번거로운 일이 아닌가 생각이들었습니다. 위 내용이 틀렸다면 RPN 이전 벌써 anchor 가 존재하고(혹은 설계 가정), 매 학습 이미지가 들어올 때마다 각 anchor 의 라벨정보를 미리 구해놓은 뒤 역전파 시점에서 해당 라벨 정보를 가지고 RPN의 손실 함수 계산에 해당 라벨정보를 포함시킬 수 있겠다라고 생각을 했습니다.  하지만 이런 경우 이 anchor의 positive 처리 과정이 network 내로 들어올 수 없고 Keras 와 같은 framework 구성으로 들어와야하지 않을까 하는 생각이 들었습니다. network 에는 처리 소스코드를 넣을 수 없으니까요. (특정 구조로 가능할런지는 모르겠습니다) 질문입니다.RPN 내에서 Anchor Positive 처리가 이뤄지나요? 

안녕하세요, 좋은 강의 항상 감사드립니다. runpod 방법으로 바뀐뒤 적용 후 학습을 해보는 과정에서 incredibles detect 실습과정에서 에러가 났다가 해결하여 제보드립니다. numpy 2.2.6버전으로 template에 깔려있어서 numpy .1.x 기준으로 컴파일된 다른 패키지가 서로 충돌이 일어나서 epoch 학습이 시작되지 않는 에러가 있었습니다. 전 깔끔하게 numpy를 삭제하고 다운그레이드한 뒤 해결하였습니다. # 수정전 # Runpod의 경우 GDrive 연결하지 않고 /workspace/ultra_workdir에 저장. !mkdir "/workspace/ultra_workdir" # 주피터 노트북에서 참조할 수 있도록 /workspace를 /content/workspace 디렉토리로 soft link 적용. !ln -s /workspace /content/workspace # 수정 후 !mkdir "/workspace/ultra_workdir" !ln -s /workspace /content/workspace !conda uninstall numpy --force -y !conda install numpy=1.26.4 -y

저는 강사님의 refer & earn 주소로 runpod.io 사이트 열고, 영상에 나온 팝업창 누르고 구글 계정으로가입하고 10달러 결제까진 순조롭게 되었습니다....만5달러는 안들어왔고 딱 결제한만큼 10달러만 있네요! 다른 분들은 어떻게... 추가로 5달러 받으셨는지 궁금합니다.

안녕하세요 강의 내용 중에 2.x내용이 많은데 그 중에 3.x에서는 사용할 수 없는 부분에 대한 강의를 표시를 해주시면 감사하겠습니다.이미 3.x 존재하지않는 내용을 공부하는것을 덜어주셨으면 좋겠습니다.물론 호환이 되거나 도움이 되는 부분은 그대로 좋습니다.감사합니다. - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

이 파일의 코드를 하나씩 실행하려고 하는데, 첫번째 코드는 2.8.0+cu126 두번째 코드에서 오류가 납니다.Looking in indexes: https://download.pytorch.org/whl/cu118 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==2.0.0 (from versions: 2.2.0+cu118, 2.2.1+cu118, 2.2.2+cu118, 2.3.0+cu118, 2.3.1+cu118, 2.4.0+cu118, 2.4.1+cu118, 2.5.0+cu118, 2.5.1+cu118, 2.6.0+cu118, 2.7.0+cu118, 2.7.1+cu118) ERROR: No matching distribution found for torch==2.0.0혹시나 해서 python 버전을 확인해 보니 3.12.12 (main, Oct 10 2025, 08:52:57) [GCC 11.4.0] 입니다. 이미 버전이 올라가서 mmdetection 2.x 실습이 가능할지 모르겠습니다. 조언 부탁드리겠습니다.감사합니다.- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.