안녕하세요.강의를 들어봤는데 정말 이해가 잘되는 강의라서 그런데 혹시 로드맵 세일 같은 건 안하시나요?ㅠ

Bag of Word (BOW)와TF-IDF시 대명사인 I가 리스트업 안되는데 이건 어디로 사라지는걸까요?

안녕하세요 질문이 있습니다.Multi-Hed Attention 에서 여러개의 Q,K,V 벡터들을 학습시켜 Concat 시키는데 1. 이 경우에는 어떤식으로 Concat이 되나요?이렇게 Concat이 되게되면 값이 증폭하는 일이 생기지 않나요>?

안녕하십니까, 강의에서 배운 평가지표를 이용하여 anomaly detection을 진행하고자 합니다.문제는 다음과 같습니다.anomaly detection에서는 TN(이상이 없다고 잘 예측함)비율이 압도적으로 많은 상황입니다. 제 생각에는 ROC-AUC에서 FN 비율이 높아져도 FP비율이 낮다면, 여전히 ROC-AUC에서는 높은 성능을 보인다 생각했습니다.따라서 FN에 linear하게 반응하는 F1-max를 사용하고자 했습니다.하지만 주변에서 다음과 같은 답변을 받았습니다.Anomaly detection을 위핸 manual threshold가 문제라는 것 같네요.  해당 부분 분명히 문제가 맞습니다.하지만 이 부분이 AUROC라는 평가지표가 잘못되었다라는 주장을 하기에는 적절한지 아직 의문입니다.AUROC는 다양한 threshold를 두어 종합적으로 평가하기 때문입니다. 개인적으로 TN의 비율이 압도적인 것은 anomaly를 탐지하는 AD에서는 문제가 되지 않는다고 생각합니다. AUROC에서 역시 TN은 사용되지 않습니다. 모델이 모든 샘플에 대해 normal이라고 말하거나 혹은 그 반대여도 역시 AUROC는 낮아집니다 물론 F1-max도 중요하지만, 제 생각에는 여전히 AUROC로 평가하는 것은 유의미합니다.하여, 의견이 궁금하기에 글 남깁니다.이상입니다.

이미지 내에서 겹치는 이미지는 어떻게 학습을 해야하나요 실제 이미지에서는 데이터가 겹치는 경우도 많은데이런 경우에 어떻게 해결하는지요?감사합니다.

강의에 나오는 내용과 교재 내용의 차이가 있습니다.교재 최신화 부탁드립니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. =tree.plottree(clf, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.traget_names, filled=True)이부분에서 iris.target_names을 numpy.ndarray배열로 인식하고 리스트로 인식을 안한다고 해서 에러가 뜹니당...ㅎ scikit=learn이 업데이트 된 거 같아요

안녕하세요 강의는 들었는데 외적으로 질문이 있습니다.현재 회사 개발로 Object Detection 모델을 사용할려고 하는데 yolo는 라이센스 문제로 인해 사용을 못하고 MMDetection으로 RTMDet를 학습하여 video_demo.py를 통해 검출 결과 테스트를 진행을 했는데output으로 저장된 동영상은 정상적인 속도로 실행이 되지만 show 옵션을 통해gui 영상으로 보면 video frame이 낮은듯 엄청 느리고 끊기게 실행이 됩니다. 이게 정상적인건지 나중에 web cam으로 갔을때도 frame이 낮게 끊기듯이 보일지 궁금해서 질문 남깁니다. 그리고 실무에서도 라이센스 문제 없이 가장 많이 쓰이는 object detection 알고리즘이 있는지도 궁금합니다. 좋은 강의 항상 감사합니다.

안녕하세요. 코랩에서 해당 실습을 진행하고자 합니다. 현재 코랩 내의 사이킷런 버전이 1.6.1이며, 안내해주신 방법으로 버전 재설치가 되지 않아서 문의를 남깁니다. 버전 설치 코드에 대한 오류는 다음과 같습니다.  확인해주시면 감사하겠습니다!

공익을 위해 첨부합니다... Windows의 경우 Mac과 다른 방식으로 경로가 설정되는 탓인지 상품 업로드 후 홈화면에서 상품이미지가 엑박으로 보이는 오류가 발생합니다. 그동안 질문&답변 게시판에 올라온 모든 질문 및 답변을 참고해 해결을 해보고자 하였는데요, 그 어느 답변을 참고해도 해결이 되지 않아 눈물을 머금고 10분짜리 강의에 몇시간동안 매달려있었습니다. 그렇게 알게된 방법은... 저의 경우(1) 상품 업로드 화면에서 사진을 첨부한 후 개발자 도구의 Network에서 첨부한 사진의 링크를 보면 http://localhost:8080/upload/(상품이름).jpg이런 식으로 뜹니다.(2) 업로드 버튼을 누른 후 홈 화면으로 이동(3) 개발자 도구의 Network에서 새롭게 업로드된 사진의 링크를 보면 http://localhost:3000/upload/(상품이름).jpg 이런 식으로 뜹니다. 이를 해결하기 위해, grab-market-web 폴더 (사용자에 따라 폴더 이름은 다를 수 있음) → src → main → index.js에서 product-card 의 product-img 부분을 확인합니다.<div> <img className="product-img" src={`${API_URL}/${product.imageUrl}`} ></img> </div>src 링크를 다음과 같이 변경합니다. 그럼 상품 업로드 화면에서의 이미지와 홈화면에서의 이미지가 localhost:8080로 동일해지기 때문에 상품 사진이 정상적으로 보입니다. 물론 이렇게 코드를 수정하고 나면 기존에 저장해놨던 상품들의 이미지에 엑박이 뜹니다. (images/products/__ 이런 식으로 폴더 내 이미지와 연결해둔 링크들이 http://localhost:8080/images/products/__ 처럼 변경되니 엑박이 뜨는 것으로 추정됩니다.)어차피 이제 사진을 서버에 직접 업로드하는 방법으로 진행될 예정이니 그냥 기존의 상품들은 삭제하시면 될 것 같습니다. (DB Browser → 데이터 탐색 → 기존 상품 레코드 선택 → 현재 레코드 삭제하기 → 변경사항 저장하기 이용하면 삭제 가능합니다.) 저와 동일한 이유로 엑박 뜨는게 아니라면... 저도 모르겠습니다. 방법을 찾으시면 공유해주세요. 파이팅!  +)상품 상세페이지를 들어가면 다시 엑박이 뜹니다.<div id="image-box"> <img src={`${API_URL}/${product.imageUrl}`} /> {console.log(product.imageUrl)} </div>이때는 product 폴더의 index.js에 들어가여 image-box 부분을 다음과 같이 변경해주세요. 원리는 위와 동일합니다. 그러면 상세페이지에서도 정상적으로 작동합니다.   

안녕하세요 강사님! 강사님의 강의를 듣고 현재 yolo를 이용해 간단한 프로젝트를 하나 진행해보려고 하는데 몇가지 질문 사항이 생겨 글을 적습니다.전체적인 프로젝트 개요는 식물앞에 카메라를 두고 식물에 해충 및 질병 발생을 detect하는 모델을 만드려고 합니다.이때 카메라에 라즈베리파이 같은 소형 컴퓨터를 달아 모델을 운용하려는 계획이라 yolo의 높은 버전보다 yolo v5 간소화 버전들을 사용해야 겠다고 결정했는데 괜찮은 선택인지 궁금합니다.해충과 식물의 질병 부위 이미지 데이터셋으로 모델을 학습 시키려고 하는데 이때 coco dataset으로 pretrained된 모델을 사용해야 하는지 아니면 모델 구성부터 새로 한 후 원하는 해충/질병 이미지만 학습 시켜야 하는건지 궁금합니다.감사합니다!!

지금까지 진행한 inference에서 질문이 생겨 글 남깁니다!현재까지 실습에서는 inference와 결과물 시각화 과정에서 mmdetection 자체 함수를 사용하는 것과 opencv를 사용해 직접 inference 함수를 작성해 사용하는 방법 두 가지 다 사용중인데, 둘의 장단점이 무엇인지 궁금합니다!지금까지는 opencv 이용 직접 제작 함수가 좀더 유연하고 결과물을 저장하는데 용이하다는 느낌을 받기는 했으나 명확한 차이를 모르겠어 질문 남깁니다.

header 에서는 header-area를 따로 만들어서 이미지를 관리를 하였는데body에서 배너는 배너-area를 따로 안만들고 바로 banner에 이미지를 넣어서 관리하는 이유가 따로 있나여?? 무슨차이인가요 

안녕하세요. feature scaling 부분에그래프 예시 (before, after) 에 표준정규화를 거치면 분포가 다 같아지는것처럼 그려졌는데각각 다른 분포를 가진 데이터들이 전부 같은 분포로 바뀌게 되면 서로 다른 데이터의 의미자체를 잃어버리는것 아닌가요? 감사합니다.

 코드 첫 라인부터 오류납니다.확인해서 다시 올려주세요. --------------------------------------------------------------------------- CalledProcessError Traceback (most recent call last) <ipython-input-5-4f475c98efa9> in <cell line: 0>() ----> 1 get_ipython().run_cell_magic('bash', '', '# Install additional packages for visualization\nsudo apt-get update\nsudo apt-get install -y xvfb python-opengl > /dev/null 2>&1\npip install pyvirtualdisplay > /dev/null 2>&1\npip install git+https://github.com/tensorflow/docs > /dev/null 2>&1\npip install gym[classic_control]\n') 4 frames<decorator-gen-103> in shebang(self, line, cell) /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/IPython/core/magics/script.py in shebang(self, line, cell) 243 sys.stderr.flush() 244 if args.raise_error and p.returncode!=0: --> 245 raise CalledProcessError(p.returncode, cell, output=out, stderr=err) 246 247 def _run_script(self, p, cell, to_close): CalledProcessError: Command 'b'# Install additional packages for visualization\nsudo apt-get update\nsudo apt-get install -y xvfb python-opengl > /dev/null 2>&1\npip install pyvirtualdisplay > /dev/null 2>&1\npip install git+https://github.com/tensorflow/docs > /dev/null 2>&1\npip install gym[classic_control]\n'' returned non-zero exit status 1.

class Encoder(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, maximum_position_encoding, rate=0.1): super(Encoder, self).__init__() self.d_model = d_model self.num_layers = num_layers self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, d_model) self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding, self.d_model) self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) for _ in range(num_layers)] self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate) def call(self, x, training, mask): seq_len = tf.shape(x)[1] # adding embedding and position encoding. x = self.embedding(x) # (batch_size, input_seq_len, d_model) x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32)) x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :] x = self.dropout(x, training=training) for i in range(self.num_layers): x = self.enc_layers[i](x, training, mask) return x # (batch_size, input_seq_len, d_model)위와 같이 클래스 인코더가 정의 되어있고아래와 같이 테스트를 진행했습니다오류가 발생하여 [training=False, mask=None] 으로 수정하여 진행을 해도 같은 오류가 발생합니다.sample_encoder = Encoder(num_layers=2, d_model=512, num_heads=8, dff=2048, input_vocab_size=8500, maximum_position_encoding=10000) temp_input = tf.random.uniform((64, 62), dtype=tf.int64, minval=0, maxval=200) sample_encoder_output = sample_encoder(temp_input, training=False, mask=None) print(sample_encoder_output.shape) # (batch_size, input_seq_len, d_model) 오류내용ValueError: Exception encountered when calling Encoder.call(). Only input tensors may be passed as positional arguments. The following argument value should be passed as a keyword argument: False (of type <class 'bool'>) Arguments received by Encoder.call(): • x=tf.Tensor(shape=(64, 62), dtype=int64) • training=False • mask=None문제가 무엇일까요 ㅜㅠ 

App.js, child.js 모두 강의 내용과 같이 작성 후 터미널에서 실행시켜 보았는데 리액트 초기화면만 표시되고 있습니다. 캐시 삭제, vscode 재시작 등을 시켜보았으나 변함이 없습니다. 왼쪽 화면이 App.js 코드 내용대로 바뀌지 않는 이유가 무엇일까요?

안녕하세요 강사님최근에 YOLO를 이용해 이것 저것 연습을 하는데 궁금한 점이 있습니다.데이터셋의 크기가 너무 커서(2TB) 일단 필요한 부분만 선택해서 학습을 했습니다. 그런데 이렇게 하면 새로운 데이터셋을 추가해서 학습을 시키려면 <기존 1TB + 새로운 데이터셋> 이렇게 합친 데이터셋을 다시 학습을 해야 하나요...?예를 들어 a, b, c, d를 탐지할 수 있게 학습을 하고 추가적으로 ㄱ, ㄴ, ㄷ, ㄹ도 탐지할 수 있게 데이터를 추가해서 총 a, b, c, d, ㄱ, ㄴ, ㄷ, ㄹ을 모두 탐지할 수 있도록...마지막 출력 계층만 새롭게 학습을 하는 방법은 기존 데이터셋에 대한 성능이 떨어질 수 있어 좋은 선택은 아닌가요...?

@DATASETS.register_module(force=True) class KittyTinyDataset(CustomDataset): # 커스텀 데이터셋에서 사용할 클래스명 저장. CLASSES = ('Car', 'Truck', 'Pedestrian', 'Cyclist') ##### self.data_root: /content/kitti_tiny/ self.ann_file: /content/kitti_tiny/train.txt self.img_prefix: /content/kitti_tiny/training/image_2 #### ann_file: /content/kitti_tiny/train.txt # annotation에 대한 모든 파일명을 가지고 있는 텍스트 파일을 __init__(self, ann_file)로 입력 받고, 이 self.ann_file이 load_annotations()의 인자로 입력 def load_annotations(self, ann_file): print('##### self.data_root:', self.data_root, 'self.ann_file:', self.ann_file, 'self.img_prefix:', self.img_prefix) print('#### ann_file:', ann_file) cat2label = {k:i for i, k in enumerate(self.CLASSES)} image_list = mmcv.list_from_file(self.ann_file) # 포맷 중립 데이터를 담을 list 객체 data_infos = []datasets = [build_dataset(cfg.data.train)]클래스 설정 후(위 박스) 아래박스 코드로 데이터셋을 생성하면 load_annotations의 ann_file에 cfg.data.train.ann_file의 값이 자동으로 들어가는 것으로 이해했습니다.또한 self.ann_file 값으로는 KittyTinyDataset이 상속받은 CustomDataset의 ann_file 값이 들어가는데 이 또한 데이터셋 생성시 CustomDataset에 cfg.data.train.ann_file의 값이 자동으로 들어가는 것으로 이해했습니다. 이 과정이 맞다면 데이터셋 생성시 self.ann_file과 ann_file에 들어가는 값이 동일한데 두가지 방식 모두 사용하는 이유가 궁금합니다.과정이 틀렸다면 self.ann_file과 ann_file의 값이 언제 어떤 방식으로 할당되는지 궁금합니다.

현재 제가 이해한 내용이 맞는지 궁금하여 질문 남깁니다!mmdetection은 하나의 특정 모델 이름이 아닌 faste-rcnn이나 yolo같은 모델을 사용할때 그들의 아키텍처나 모듈을 효과적으로 관리하는 라이브러리라고 이해하면 되는 것 일까요??