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.

안녕하세요.초보자지만 영상 보고 열심히 공부하면 할 수 있다고 하셔서 수강해서 공부를 시작한 수강생입니다.저는 노트북 윈도우 환경인데요.우분투 환경세팅 - 크롬설치 강의에서 크롬 설치 : sudo dpkg -i ./google-chrome-stable_current_amd64.deb 를 어디서 어떻게 하는지 잘몰라서 한참 헤매고 있습니다.초보자지만 동영상 강의를 보고 따라할 수 있도록 강의 문서나 동영상에 텍스트나 글 또는 그림으로 설명을 해주시면 감사하겠습니다.첫 우분투 환경세팅부터 막막하게 막히고 있어서 도움 요청드립니다.경험이 없어서 첫 시작부터 막막하지만, 방법을 잘 알려주시면 포기하지 않고 열심히 완강해보겠습니다.제 노트북 윈도우에 우분투를 먼저 설치하는건가요?윈도우에 우분투라는거를 먼저 설치해야 한다면 첫 설치부터 자세하게 설명부탁드리겠습니다.그리고,강의가 음성으로 빠르게 지나가다보니, 여러번 반복해서 듣고는 있지만, 혹시 자막 이나 스크립트를 제공해 주신다면 수강생들이 공부하는데 큰 도움이 될 것 같습니다.지금도 영상 보고 있는데 첫 우분투 환경을 못해서 진도를 못 나가고 있습니다.너무 초보적인 질문일지 모르겠지만, 빠른 답변 주시면감사하겠습니다.  

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?

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? 

맥북 페러럴즈에 우분투를 설치해서 실습해 보려는데요. nvidia가 없이 셋팅하는 방법 없을까요?

kaggle 에서 cpu 설정 하는 창이 보이지 않아요.창이 잘못 닫힌것 같은데 다시 띄우려면 어떻게 해야 될까요?

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.

안녕하세요강사님 강의 덕분에 항상 연구에 큰 도움받고 있습니다 :) 강의에 나온 mmdetection show_result 함수 관련하여 질문드립니다. 상황:from mmdet.api import init_detector # config 파일과 checkpoint를 기반으로 Detector 모델을 생성. model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') model.show_result(img_arr, results, pixel_list, score_thr=0.7, bbox_color=(0,0,0), thickness=0.01,font_size=8, out_file= f'{save_dir1}{rgb_file_name}')위 코드와 같이 init_detector 함수로 model을 생성show_result 함수로 이미지 위에 추론결과를 시각화하려고 합니다. 이때, show_result 함수에 pixel_list라는 인자를 추가하였는데 다음과 같은 에러를 만났습니다. "TypeError: show_result() got multiple values for argument 'score_thr'" 그래서 mmdetection/mmdet/models/detectors/base.py 모듈의 show_result 함수를 수정하였더니 문제가 해결되었습니다. 하지만 mmdetection 내의 mmdet 원본코드를 직접 수정한다면 mmdetection 버전이 바뀔때 마다 매번 해당 코드를 수정해줘야 할 것 같아서요. 혹시 원본코드를 수정하지 않고 새로운 모듈(new_base.py)을 만들고 override를 할 수 있는 방법이 있을까요? (mmdetection/mmdet/api/inference.py의 init_detector와 mmdetection/mmdet/models/detectors/base.py의 show_result 함수가 뭔가 엮여있는 것 같은데 도저히 방법을 모르겠습니다 ㅠㅠ)  

 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?

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.

강의 자료에 슬라이드는 없나요??

안녕하세요, 1강 수업 듣다가 도저히 해결이 안되는 문제가 있어서 질문 드립니다.실습할 때(1강 영상들 보는 중) 파이썬 파일을 파워쉘에서 1s을 쓰신 다음에 해당 폴더에 있는 py파일들 이름을 다 쓰신 다음에 python3 (실행할파일명.py) 이렇게 입력하시던데 어떻게 하는 건가요? 1s을 쳐도 그냥 오류가 뜨고 앞에꺼 안하고 그냥 python3 (실행파일명.py) 치면 아무일도 안 일어나네요ㅠㅠ답변 주신다면 정말 감사드리겠습니다.. 여기서 시간을 너무 많이 잡아먹어서ㅠ-ㅠ    

안녕하세요, CRNN 모델을 Custom Dataset으로 Training 하려고 하는 도중에 위와 같은 에러가 발생하는데 해결 방법에 대해 문의를 드립니다. 

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.

1 # 아래를 수행하기 전에 kernel을 restart 해야 함.2.ImportError: /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/mmcv/_ext.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: ZN2at4ops7resize_4callERKNS_6TensorEN3c108ArrayRefIlEENS5_8optionalINS5_12MemoryFormatEEE 이러한 에러가 발생하는데 import torch 하고 쿠다버전을 확인해서 cu116으로 바꾸어 주었습니다. 그리고 밑에 실행했고, 런타임을 다시 한 뒤에 import mmdet~을 했지만 이와 같은 결과가 지속되고 있습니다.

/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. warnings.warn(이라고 뜨는데, 런타임을 초기화 하고 !pip install mmcv-full 로 설치를 해도 안됩니다!

안녕하세요. 강사님 mmdet.apis import중 아래와 같은 에러가 생겼습니다. 처음 not found model에러는 런타임 다시 시작후, 사라졌는대 사진과 같은 에러가 발생했습니다.mmcv-full -f로 설치해도 동일한 에러가 발생합니다.Python : 3.8torch : 1.13.1cuda : 11.6환경은 colab입니다. 

선생님 너무 좋은 강의 감사합니다! 이해가 잘 됩니다. 다만 제가 궁금한게 있는데 실무에 가게되면 이러한 소스코드를 하나 하나 작성할 수 있는 개발자가 되어야 하는건가요? 실습파트를 보면서 '아 이렇게 실행이 되는구나' 정도로만 알고 넘어가고 있는데, 어떠한 방향으로 학습을 진행하면 좋을지 조언을 구하고 싶습니다.

선생님 안녕하세요이번에 선생님강의 머신러닝2개, 컴퓨터비젼2개를 모두 완강한 열혈팬 회사원입니다 ㅎㅎㅎ선생님 강의 덕분에 이번에 회사에서 세그멘테이션을 담당하게 되엇는데, 세그멘테이션강의관련 질문이 잇어서 이렇게 메일을 드립니다 ㅎ 바쁘시겟지만 조언 좀 부탁드리겟습니다<배경>이번에 검출할 객체(첨부파일)는 바늘과 같이 아주 가늘고 긴 객체(섬유)인데 이미지1장당 객체전체면적이 0.5 - 2%밖에 없는 아주 미세한 객체입니다. 실제원본데이터에서도 객체는 눈으로 자세히 보아야 검출할수 잇을정도입니다 ㅎ (학습데이터30장, 학습마스크영상 30장, 테스트데이터 5장 ). 사용모델은 깃헙에서 공개한 U-NET모델로 세그멘테이션을 수행햇는데, 첫epoch부터 정확도가 90%이상, 로스가 0.1이하로 상당히 높은 성능을 보엿는데 예측결과이미지영상에는 아무것도 검출이 안된 상태(완전검은영상)입니다. 참고로 다른 이미지데이터를 가지고 U-NET모델로 세그멘테이션을 수행해본결과 예측결과도 상당히 잘되어서 모델에는 문제가없는것으로 판단햇습니다.여기서 조언을 좀 부탁드리겠습니다.1> 정확도는 90%이상, 로스가 0.1이하인데 아무것도 검출이 안되엇다는 것은 , 객체가 너무미세해서 검출을 못한걸로 이해해도 되는지요?2> 이런경우 성능을 올리기 위한방법으로 오그멘테이션방법도 잇는데, 특히 사용해야할 오그멘테이션방법이 잇는지요? 참고로 확대기능등을 사용햇습니다.3> 다른방법으로 선생님CNN강의에서사용한 mark-rcnn 방법도 해볼려고 하는데, 어떻게 생각하시는지요?글을 적다보기 글이 너무 길어져서 죄송합니다, 바쁘시겟지만 조언 좀 부탁드리겟습니다 ㅎ

mm_mask_rcnn_train_balloon.ipynb 실습 convert_balloon_to_coco() 함수 구현에서 poly = [(x + 0.5, y + 0.5) for x, y in zip(px, py)]위와 같이 원래 좌표에 0.5를 더하는 이유를 알고 싶습니다.