묻고 답해요
130만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
인프런 TOP Writers
-
미해결[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
64bit picamera 관련 질문
OS를 64bit로 설치하고 tensorflow까지 설치를 했는데 picamera가 안깔립니다.32bit에만 설치된다고 인터넷에서 봤는데, 어떻게 해결할 수 있을까요?
-
미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 질문입니다!
ReduceLRonplateau & Early stopping (patient = 3) 기준에 부합하지 않는 데이터가 연속적으로 나와야 종료하나요?(ex. x x x 실행 )아니면 3번 카운팅 되면 실행되는 건가요?(ex. x o o x o x 실행)
-
미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
setuptools 버전 오류
pip install -r yolov3/requirements.txt모듈 설치중에"ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. cvxpy 1.3.0 requires setuptools<=64.0.2, but you have setuptools 67.6.0 which is incompatible."setuptools 버전 오류가 뜨면서 모듈 설치가 원활하게 진행되지 않습니다.어떤 방법으로 해결해야 할까요?모든 코드Cloning into 'yolov3'... remote: Enumerating objects: 10324, done. remote: Counting objects: 100% (246/246), done. remote: Compressing objects: 100% (193/193), done. remote: Total 10324 (delta 110), reused 148 (delta 52), pack-reused 10078 Receiving objects: 100% (10324/10324), 9.70 MiB | 12.12 MiB/s, done. Resolving deltas: 100% (6909/6909), done. Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Collecting gitpython Downloading GitPython-3.1.31-py3-none-any.whl (184 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 184.3/184.3 KB 10.1 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: ipython in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 6)) (7.9.0) Requirement already satisfied: matplotlib>=3.2.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 7)) (3.7.1) Requirement already satisfied: numpy>=1.18.5 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 8)) (1.22.4) Requirement already satisfied: opencv-python>=4.1.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 9)) (4.7.0.72) Requirement already satisfied: Pillow>=7.1.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 10)) (8.4.0) Requirement already satisfied: psutil in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 11)) (5.9.4) Requirement already satisfied: PyYAML>=5.3.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 12)) (6.0) Requirement already satisfied: requests>=2.23.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 13)) (2.27.1) Requirement already satisfied: scipy>=1.4.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 14)) (1.10.1) Collecting thop>=0.1.1 Downloading thop-0.1.1.post2209072238-py3-none-any.whl (15 kB) Requirement already satisfied: torch>=1.7.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 16)) (1.13.1+cu116) Requirement already satisfied: torchvision>=0.8.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 17)) (0.14.1+cu116) Requirement already satisfied: tqdm>=4.64.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 18)) (4.65.0) Requirement already satisfied: tensorboard>=2.4.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.11.2) Requirement already satisfied: pandas>=1.1.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 27)) (1.4.4) Requirement already satisfied: seaborn>=0.11.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 28)) (0.12.2) Collecting setuptools>=65.5.1 Downloading setuptools-67.6.0-py3-none-any.whl (1.1 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.1/1.1 MB 55.5 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: wheel>=0.38.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 43)) (0.40.0) Collecting gitdb<5,>=4.0.1 Downloading gitdb-4.0.10-py3-none-any.whl (62 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 62.7/62.7 KB 7.6 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: decorator in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (4.4.2) Requirement already satisfied: pygments in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (2.6.1) Requirement already satisfied: pickleshare in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.7.5) Requirement already satisfied: traitlets>=4.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (5.7.1) Requirement already satisfied: prompt-toolkit<2.1.0,>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (2.0.10) Requirement already satisfied: pexpect in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (4.8.0) Collecting jedi>=0.10 Downloading jedi-0.18.2-py2.py3-none-any.whl (1.6 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.6/1.6 MB 64.3 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: backcall in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.2.0) Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (1.4.4) Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (23.0) Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (3.0.9) Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (1.0.7) Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (4.39.0) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (2.8.2) Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (0.11.0) Requirement already satisfied: importlib-resources>=3.2.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (5.12.0) Requirement already satisfied: charset-normalizer~=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (2.0.12) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (2022.12.7) Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (1.26.15) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (3.4) Requirement already satisfied: typing-extensions in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from torch>=1.7.0->-r yolov3/requirements.txt (line 16)) (4.5.0) Requirement already satisfied: google-auth<3,>=1.6.3 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.16.2) Requirement already satisfied: protobuf<4,>=3.9.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (3.19.6) Requirement already satisfied: absl-py>=0.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.4.0) Requirement already satisfied: google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.4.6) Requirement already satisfied: tensorboard-data-server<0.7.0,>=0.6.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.6.1) Requirement already satisfied: tensorboard-plugin-wit>=1.6.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.8.1) Requirement already satisfied: werkzeug>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.2.3) Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (3.4.1) Requirement already satisfied: grpcio>=1.24.3 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.51.3) Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from pandas>=1.1.4->-r yolov3/requirements.txt (line 27)) (2022.7.1) Collecting smmap<6,>=3.0.1 Downloading smmap-5.0.0-py3-none-any.whl (24 kB) Requirement already satisfied: cachetools<6.0,>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (5.3.0) Requirement already satisfied: pyasn1-modules>=0.2.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.2.8) Requirement already satisfied: six>=1.9.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.15.0) Requirement already satisfied: rsa<5,>=3.1.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (4.9) Requirement already satisfied: requests-oauthlib>=0.7.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.3.1) Requirement already satisfied: zipp>=3.1.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from importlib-resources>=3.2.0->matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (3.15.0) Requirement already satisfied: parso<0.9.0,>=0.8.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from jedi>=0.10->ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.8.3) Requirement already satisfied: importlib-metadata>=4.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from markdown>=2.6.8->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (6.0.0) Requirement already satisfied: wcwidth in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from prompt-toolkit<2.1.0,>=2.0.0->ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.2.6) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.1.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from werkzeug>=1.0.1->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.1.2) Requirement already satisfied: ptyprocess>=0.5 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from pexpect->ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.7.0) Requirement already satisfied: pyasn1<0.5.0,>=0.4.6 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.4.8) Requirement already satisfied: oauthlib>=3.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests-oauthlib>=0.7.0->google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (3.2.2) Installing collected packages: smmap, setuptools, jedi, thop, gitdb, gitpython Attempting uninstall: setuptools Found existing installation: setuptools 63.4.3 Uninstalling setuptools-63.4.3: Successfully uninstalled setuptools-63.4.3 ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. cvxpy 1.3.0 requires setuptools<=64.0.2, but you have setuptools 67.6.0 which is incompatible. Successfully installed gitdb-4.0.10 gitpython-3.1.31 jedi-0.18.2 setuptools-67.6.0 smmap-5.0.0 thop-0.1.1.post2209072238
-
미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 질문입니다.
지금까지 (28, 28, 1): 그레이스케일 이미지 였다면input_tensor = Input(shape=(28, 28, 3): RGB이미지Conv2d(filters=32, kernersize=(3, 3), strides=1, padding='same', activation='relu')(input_tensor)라면 파라미터수는 (32*3*3):커널을 적용한 피처맵 (3)input데이터 채널수로 계산하는것이 맞나요? 최종: 32*3*3*3 피처맵의 개수는 채널수와 상관없이 같구요 (왜냐하면 필터의 채널수도 3으로 늘어나기 때문에)
-
미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
mAP 성능결과에 대한 기준이 궁금합니다.
안녕하세요 선생님. Mask-RCNN 을 이용한 프로젝트를 수행하면서 궁금증이 생겨 질문드립니다. 질문에 대한 답이 상대적이고 주관적일 수 있지만 약간의 기준이라도 얻고싶어 질문 남깁니다. 해당 강의를 통해 mAP가 높은 모델일수록 재현율, 정밀도가 함께 좋은 성능을 보이는 균형잡힌 모델이라고 이해를 하였습니다. 이번에 Mask-RCNN을 학습하여 테스트 데이터셋에 적용하였을 때, IOU 0.5 기준 mAP=60.3, 0.75 기준 mAP=47.4 성능의 모델을 만들었는데, 이와 같은 성능을 두고 해당 모델이 사용하기 적합하다 혹은 추가적인 튜닝이 필요하다와 같은 결론을 내리는 과정에서 어려움이 있습니다. 이에 대한 기준이 절대적이지 않겠지만, mAP에 대하여 통상적으로 사용되는 대략적 기준이 있는지 궁금합니다.추가적으로 Mask-RCNN의 경우 BBox에 대한 성능 외에 Segmentation에 대한 mAP 성능이 나오던데, 이는 Masking의 픽셀에 대해서 IOU를 계산한 것인지 궁금합니다.
-
미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
Functional API 와 Sequential 은 말그대로 입력 방법의 차이인가요?
API 라고 해서 모듈을 불러오는데는 차이가 있는게 아니라 말 그대로 모듈과의 소통하는 방식의 차이를 뜻할뿐인지 그게 궁금합니다.물론 강의 마지막에 말씀하신 것 처럼 인풋을 알 수 있냐 없느냐의 차이도 포함해서요
-
미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 안녕하세요! 질문입니다!
머신러닝 안에 딥러닝이 있다고 할 수 이유는 학습을 하고 원하고자 하는 결과를 얻기 위해 가중치를 업데이트 하는 알고리즘이 있기 때문이고, 딥러닝과 머신러닝의 차이는 딥러닝은 학습된 결과로 다시 한번 학습하는 것(layer를 쌓는 것)과 같이 복잡한 로직을 수행하는 점에 있어서 차이가 있는건가요?머신러닝과 딥러닝의 차이가 정리가 안되서 이렇게 질문을 남겨드립니다.
-
미해결Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득
슬랙 가입이 안됩니다
슬랙 메일 10월에 받고 슬랙 가입하려고 하는데 계정 생성이 안됩니다.기간이 오래 되서 그런걸까요? 만약 그런거라면다른 메일 주소로 가입 다시 하고 싶습니다.ykvanillasky@gmail.com
-
미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
연쇄법칙의 가운데 세타2는 왜 포함이 되어 있지 않나요...?
안녕하세요 선생님!좋은 강의 잘 듣고 있습니다도중에 궁금한 부분이 생겨 질문드립니다!!!연쇄법칙 중 z(3)은 세타2*a(2)로 보여지는데왜 연쇄법칙의 분모에는 a(2)만 들어 가게 된걸까요...?알고 싶습니다...ㅠㅠ
-
해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
CVAT 툴 사용
안녕하세요, 강사님.한줄기 빛처럼 따라가며 강의 잘 듣고있습니다! 정말 감사드립니다.섹션10. Ultralytics Yolo 실습 - 02에서 CVAT 툴을 소개해주셨는데강의 안에서 말씀해주신 cvat.org 페이지는 접속이 불가하던데 혹시 cvat.ai로 바뀐걸까요?
-
미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
안녕하세요 선생님 질문입니다!
강의 내용에서 이터레이션이 1000이고 전체 데이터수가 10만이라면 단순히 연산량으로 봤을 때 10만건의 데이터를 각각 1000번씩 돌려서 웨이트를 업데이트 한다라는 의미가 맞나요?
-
해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
pretrained model 재학습 관련 질문
안녕하세요.tensorflow object detection 공부 중 몇 가지 궁금증이 생겨 질문드립니다. pretrained model을 이용해 "사과"라는 객체를 탐지하는 A모델을 만들었을 경우, 이 A 모델에 추가적으로 "바나나"라는 객체를 학습 시켜, 최종적으로 "사과","바나나"를 탐지하는 A모델을 만들 수 있는지 궁금합니다.만약, 1번이 가능하다면,기존 A모델의 labelmap에 id를 추가하여 "바나나" 입력기존 A모델의 config 파일에 num class를 2로 변경, "바나나" 학습 데이터(tfrecord) 위치로 변경하면 되는 걸까요?만약, 1번이 가능하지 않다면,"사과" tfrecord와 "바나나"tfrecord를 합쳐서 새로운 tfrecord를 만들고pretrained model를 불러와 새로운 B 모델을 만들어야 할까요?
-
미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
kaggle 에서 cpu 설정 하는 창이 보이지 않아요.
kaggle 에서 cpu 설정 하는 창이 보이지 않아요.창이 잘못 닫힌것 같은데 다시 띄우려면 어떻게 해야 될까요?
-
해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
object detection 거리 감지를 위한 질문 (YOLO V5)
안녕하세요. 철민 강사님께 늘 좋은 강의 내용에 감사하면서 오늘도 질문을 드립니다. object detection 에서 물체 간의 거리 감지를 위한 질문 (YOLO V5)을 드리려고 합니다. 강의에서 배운 내용을 바탕으로 입력 영상으로 실시간 객체간의 거리를 측정하는 기능을 개발하고 있는데 아래와 같이 중장비와 사람간의 바운딩 박스의 가운데 좌표를 읽어 거리를 측정하고 있는데 근본적이 오류가 있었습니다. 오류사람의 위치가 이동하여 중장비 옆에서 잡은 거리가 2m라고 했을 때 뒤에서 잡은 거리는 2.7m가 되고 위에 지점에서 잡은 거리는 3.8미터가 되는 오류가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 바운딩 박스의 가장 중심점 에서 거리를 측정 오류를 벗을 수는 없는 것인가요? semantic segmentation 픽셀 단위 이미지를 이용하면 되지만 이 경우에는 사람이 너무 가까이 가면 하나로 클래스로 인식하고 이것을 Instance Segmentation 으로 해결하려고 하는데 GPU 연산의 하드웨어적인 한계가 있었습니다. object detection 알고리즘으로 객체 간 위치별 거리측정의 오차를 없앨 수 있는 방법에 대해서 조언을 부탁드립니다.
-
해결됨파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
numpy의 shape
안녕하세요 인프런에서 강사님의 강의(파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문)를 수강 중인 손승운입니다.질문'파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문' 강의 12강 내용 7분 18초를 보면 주피터 노트에서는 z.shape의 값이 (axis2, axis0, axis1) 순서로 나오고 제가 직접 주피터노트에 실습한 결과도 동일했습니다.하지만 7분 33초 중앙을 보면 shape를 (axis0, axis1, axis2)로 표현하셨는데, 이는 구글링을 통해 다른 사람들이 표현한 것과 같습니다.그럼 (axis2, axis0, axis1)와 (axis0, axis1, axis2) 둘 중 어느 것이 맞는 표현인가요? 혹시 원래는 (axis0, axis1, axis2)로 표현해야 하지만 numpy를 활용해 shape를 볼 때만 (axis2, axis0, axis1)로 표현되는 건가요?강사님의 강의 덕에 머신러닝 개발자가 되는데 한걸음 내딛을 수 있었습니다. 감사합니다. 편하신 시간에 답변주시면 감사하겠습니다.
-
미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
annotation parsing에 관한 질문+(코드 첨부)
코드와 directory 구조는 다음과 같습니다. 최대한 실습 코드와 동일하게 맞추려고 했습니다. 한가지 염려되는 것이 제 Customdata의 label이 한글로 되어 있습니다. 혹 이것이 문제가 될 수도 있을 것 같습니다. 만약 그렇다면 인코딩을 변경해서 파일을 읽은 후 parsing을 진행해야 할까요?
-
미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
custom dataset 작성 시 문의
안녕하세요 선생님 "Oxford Pet 데이터로 Train 실습" 강의를 참고하여 제 데이터로 실습을 진행해보고 있습니다.저는 개인 gpu를 이용하기 위해서 vscode & jupyter notebook을 사용해서 코드를 작성 중입니다.config파일을 설정하고 train용 Dataset을 생성하려고 하는데 그림과 같은 메시지가 출력이 됩니다.ann_file에서 txt가 지원이 안된다는 말 같은데.. txt가 지원이 안되는 포맷이 아닌데 왜 이런 메시지가 뜨는지 어떻게 수정해야할지 잘 모르겠습니다. 조언 부탁드립니다.- 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.
-
미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
다변량 회귀
안녕하세요,다름이 아니라 현업에서 회귀 문제를 다루고 있는데 궁금한점이 있어 질문드립니다. 50개 이상의 피처를 통해 종속변수를 예측하는 업무를 진행하고 있는데 논리/이론적으로 일치하는지 대해 여쭤보고 싶습니다. 50개 이상의 변수에 트리기반의 알고리즘 적용하여 주요 인자 를 몇개 뽑습니다.주요 인자에 대하여 다변량 회귀를 진행하게 된다면, 종속변수를 예측할 수 있는 회귀 방정식을 도출할수 있을까요?
-
미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
yolo5 custom data training
안녕하세요! cvat로 어노테이션을 진행한뒤 yolo 5 로 학습할대 에러가 나와서 문의 드립니다. 학습을 한 셀에서 결과가 .... 20 epochs completed in 0.033 hours. Optimizer stripped from content/dataset/result/plt/weights/last.pt, 92.8MB Optimizer stripped from content/dataset/result/plt/weights/best.pt, 92.8MB Validating content/dataset/result/plt/weights/best.pt... Fusing layers... Model summary: 267 layers, 46129818 parameters, 0 gradients, 107.7 GFLOPs Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95: 0% 0/8 [00:00<?, ?it/s]Exception in thread Thread-8: Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python3.8/threading.py", line 932, in bootstrapinner self.run() File "/usr/lib/python3.8/threading.py", line 870, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "/content/yolov5/utils/plots.py", line 287, in plot_images cls = names[cls] if names else cls KeyError: 0 이후에... Exception in thread Thread-10:Exception in thread Thread-12:에러가 납니다. 어떤 문제일까요??; - 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.
-
미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
멀티GPU시스템에 맞게 프로그램을 수정하고 싶습니다.
늘 좋은 강의 해주셔서 감사합니다. '[개정판] 딥러닝-컴퓨터비전-완벽가이드'를 수강하다가 질문이 있어서 글을 남깁니다. 제가 사용하는 멀티GPU시스템에서 'efficientdet_train_pascal_voc.ipynb'을 수정하여 원하는 GPU에서 프로그램을 동작하고 싶습니다. 'efficientdet_train_pascal_voc.ipynb'를 실행하는 도중 ==================================================if tf.config.list_physical_devices('GPU'): ds_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["gpu:2", "gpu:3"])else: ds_strategy = tf.distribute.OneDeviceStrategy('device:CPU:0')#steps_per_execution은 ModelCheckpoint의 save_freq를 숫자로 설정할 시 적용. num_epochs, steps_per_epoch는 추후에 model.fit()에서 설정되지만, 여기서는 일단 값을 설정해야함. params = dict( profile=TRAIN_CFG.profile, mode = TRAIN_CFG.mode, model_name=TRAIN_CFG.model_name, steps_per_execution=TRAIN_CFG.steps_per_execution, num_epochs = TRAIN_CFG.num_epochs, model_dir=TRAIN_CFG.model_dir, steps_per_epoch=steps_per_epoch, strategy=ds_strategy,# strategy=TRAIN_CFG.strategy, batch_size=TRAIN_CFG.batch_size, tf_random_seed=TRAIN_CFG.tf_random_seed, debug=TRAIN_CFG.debug, val_json_file=TRAIN_CFG.val_json_file, eval_samples=TRAIN_CFG.eval_samples, num_shards=ds_strategy.num_replicas_in_sync )config.override(params, True)# image size를 tuple 형태로 변환. 512는 (512, 512)로 '1920x880' 은 (1920, 880) 으로 변환. config.image_size = utils.parse_image_size(config.image_size)==================================================를 실행하면 다음과 같이 GPU:2와 3가 잡힙니다. (여기서 궁금한 점이 있는데요, 갑자기 왜 GPU:2와 3의 메모리를 22.7G나 잡아버리나요?)계속해서 'efficientdet_train_pascal_voc.ipynb'을 실행하다가 다음을 실행하면 ======================================================# 강의영상에는 from keras import anchors 이지만 efficientdet 패키지의 keras 모듈이 tf2 로 변경됨.from tf2 import train_libfrom tf2 import train# 20개의 class를 가진 efficientdet d0 모델을 생성. model = train_lib.EfficientDetNetTrain(config=config)======================================================갑자기 GPU:0가 잡히면서, 그 이후의 모든 프로그램 코드가 GPU:0에서만 동작을 합니다. (GPU:2와 3은 아무런 동작이 없습니다. )그래서 'train_lib.EfficientDetNetTrain(config=config)'을 고쳐보려고 하는데, 생각보다 쉽진 않네요... 구글 코랩에서 'EfficientDetNetTrain'을 찾아봐도 "A customized trainer for EfficientDet."이라고만 나와있습니다. 어떻게 해야할지 조언을 주세요... 감사합니다.