묻고 답해요
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인프런 TOP Writers
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
오차 역전파(Backpropagation)의 Gradient 적용 메커니즘 - 01 교재내용
강의 교재 내에 히든 뉴런 부분 중 a^2=g(z^2)라고 되어 있는데 제가 다운받은 교재에는 a^2 = g(z)라고 되어 있어서요 교재 내용이 다른거 같은데 어떻게 된걸까요?
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해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
이중 객체 검출 질문입니다.
단어를 어떻게 말씀드려야 할지 모르겠어서 이중 객체 검출이라는 용어를 사용했습니다.앞 선 질문에서 "몸 전체에 대한 레이블링과 얼굴 부분에 대한 레이블링, 총 2가지 레이블링" 이라고 하신 부분에 이어 질문이 있습니다.예시를 들어 자동차의 번호판 같은 것을 검출하고 싶을 때 입니다. 바로 번호판을 Annotation 작업을 해서 수행하면 상가 간판, 도로 표지판 등 네모난 물체에 글씨가 적혀있는 부분까지 오인 검출이 됩니다. 따라서 자동차를 먼저 검출하고 자동차 번호판은 자동차에만 있으니 이어서 번호판을 검출하도록 알고리즘을 작성하면 효율성이 올라갈 것 같아서 해보려고 합니다. 이렇게 이중으로 검출을 하고 싶다면 알고리즘을 어떻게 작성할지 큰 틀이 궁금해서 질문 드립니다. 직접Annotation 작업을 한다면 어떻게 해야 하는지, 그리고 올려주신 YOLO V5를 사용한다고 한다면 어떻게 이중으로 검출하라고 알고리즘을 구성할지 궁금합니다. 추가 질문으로는 객체 검출 알고리즘(YOLO 등)의 가중치가 Pre-training 된 것을 사용하는 부분입니다. 제가 이해한 학습이란 객체 검출 알고리즘을 사용하려고 하는 데이터에 대해 훈련을 시키면 가중치가 업데이트 되며 학습이 되는 것 입니다. 근데 Pre-training된 것을 사용하는 것에 어떤 의미가 있는지 궁금합니다.강의 재미있게 수강하고 있습니다. 감사합니다!
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미해결비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
히로쿠 말고 fix.io로 한 경우에는도메인주소를 어떻게 불러와야하나요?
다른 수강생분들에게도 문제 해결에 도움을 줄 수 있도록 좋은 질문을 남겨봅시다 :) 1. 질문은 문제 상황을 최대한 표현해주세요.2. 구체적이고 최대한 맥락을 알려줄 수 있도록 질문을 남겨 주실수록 좋습니다. 그렇지 않으면 답변을 얻는데 시간이 오래걸릴 수 있습니다 ㅠㅠex) A라는 상황에서 B라는 문제가 있었고 이에 C라는 시도를 해봤는데 되지 않았다!3. 먼저 유사한 질문이 있었는지 꼭 검색해주세요!
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해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
custom dataset을 만들 때 물체가 겹쳐있는 경우
안녕하세요, 선생님. 늘 좋은 수업 감사합니다. 다름이 아니라, object detection을 위한 custom dataset annotation을 만드는 도중에'겹쳐져있는 물체'에 대한 의문 사항이 생겨 글 남깁니다.가급적 bounding box끼리는 겹치지 않게 하는 것이 좋다고 강의 중 언급하셨는데요,다른 class가 아니라 같은 class의 물체가 겹쳐있을 때에도 둘 이상의 bbox는 겹쳐서는 안되나요?겹침을 피하기 위해 bbox를 그리다보니 첨부 이미지와 같이 물체 전체를 담지 못하고 일부가 잘리게 되는데요, object detection 예시들을 보면 겹쳐있는 물체(ex.이동중인 사람들)들도 각각을 잘 감지하는 것을 확인할 수 있습니다. 겹치지 않도록 annotation한 ground truth를 학습했는데 어떻게 그와 같은 결과가 가능한 걸까요?
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미해결비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
Link적용하기 강의에서 useParams 쓰면 에러가 뜹니다.
좋은 강의 너무 감사드립니다. 강의 10:40 부분에 useParams 사용하는 부분에서:const params = useParams();console.log(params); 이거 입력한 후에 리프레쉬 한후 각자 아이템을 누르면, 밑에 화면이 뜹니다. 뭐가 잘못된 건지 잘 모르겠어요..
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미해결비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
axios를 다운받을때 특정한 폴더에서 받아야 하나요?
Axios 를 다운 받을때, 꼭 특정한 폴더에서 받아야 하는 건가요? Node-modules 랑 json.package 가 public 폴더 밑으로 또 생겨있고, nom start 누르면 Axios error 라고 뜹니다.
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미해결TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체검출하기
강의 슬라이드 전달 요청
아래 내용 보았습니다.강의 슬라이드 전달 요청드립니다.수강평 작성 아이디 : kinghm10 전달 받을 메일 : kinghm10@naver.com 입니다. 요청 드립니다. 아래 내용 보고 강의 슬라이드는 수강평 작성후 수강평 작성 인프런 아이디와 강의 슬라이드를 전달받을 이메일 주소를 알려주시면 해당 이메일로 [TensorFlow와 실전 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 올인원] (강의 링크) 강의 30,000원 할인쿠폰(쿠폰사용 가능기간 1개월)과 함께 강의 슬라이드를 전달드립니다.공부하시다가 궁금하신 점 있으시면 편하게 질문주세요~.
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미해결TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문
ANN 구현
앞선 강의(softmax regression)에서는 train_data = train_data.repeat().shuffle(60000).batch(batch_size) 형태로 구현됐었는데이후 강의(ann, autoencoder...)에서는 train_data = train_data.shuffle(60000).batch(batch_size) 형태로 구현돼 있습니다.repeat()의 유무는 중요하지 않은건가요?
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
mm_mask_rcnn_train_balloon
안녕하세요, 강사님!항상 친절한 답변 덕에 하나씩 하나씩 잘 헤쳐나가고 있는 중입니다.지금은 mm_mask_rcnn_train_balloon 코드를 기반으로 커스텀 데이터셋을 계속해서 연습해보고 있는 중입니다.직접 폴리곤을 그려서 클래스 2개까지는 잘 성공을 했다가 클래스 3개로 늘려서 연습해보고 있는 중인데 아래와 같은 문제가 계속해서 발생하는데 해결을 못하고 있습니다.
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미해결비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
안녕하세요 git 설치 오류입니다.
git 설치 이후 vscode에서 터미널 변환이 안될때 git 최신버전 설치 완료vscode 재실행 완료 터미널 1개 추가 후 git bash로 변환시 목록에 안보임
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미해결Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득
슬랙 가입 메일이 안왔습니다.
아래 엔터를 실수로 누르는 바람에 글을 완성하지 못했습니다. 양해 부탁드립니다. 슬랙 초대 메일 좀 부탁드립니다. columair@gmail.comwoorrrrrr@naver.com 입니다.
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미해결Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득
슬랙 가입 메일이 안와
초대 이메일 부탁드립니다. columair@gmail.com
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요 선생님 질문입니다!
4:34를 보면서 질문드리고 있는데 이해하고 있는 부분이 맞는지 모르겠습니다 첫번째 300* 300* 3의 이미지가 첫번째 conv를 통과하여 생성된 38*38*512의 feature map에서 3*3 4(anchor box개수)*(pascal data set이라면 20 + 1+ 4: 바운딩박스 좌표)를 해서 마지막 detection 단으로 보내서 학습을 하는 것 까지 이해를 하겠는데, 3*3 과 같은 컨볼루션을 통해 바운딩박스가 학습되는 원리를 모르겠습니다. 여기서 2가지 conv연산이 들어가는데 그 중 하나는 앵커박스를 통하여 바운딩박스를 학습하고 다른 하나는 컨볼루션 연산을 통해서 feature map의 사이즈를 줄이는(정보를 압축?) 하는 쪽으로 하는게 맞는지요..글 주변이 없어서 죄송합니다.
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
NMS 및 Confidence Score와 관련하여 질문이 있습니다.
안녕하세요. Mask RCNN으로 프로젝트 진행하던 중 하나의 객체에 대해 영역이 매우 유사한 BBox가 2개씩 나타나는 현상이 생겨 NMS에 관해 다시 공부하던 중 수행 로직과 관련하여 몇가지 궁금증이 생겨 글 남깁니다.우선 Confidence Score란 것이 단순히 박스안에 물체가 있을 확률을 의미하는 것인지, 아니면 박스안에 물체가 해당 Class일 확률을 의미하는 것인지 헷갈립니다. 단순히 물체가 있을 확률만을 의미하는 것이라면, 저의 경우에서 영역이 매우 유사한 BBox간은 IOU가 매우 높으니 제거되어야 하는게 아닌가요?? 만약 해당 Class일 확률을 의미하는 것이라면 NMS 과정이 예측된 Class별로 수행이 되는 것인지(ex. 차에 대한 BBox들끼리 NMS수행) 궁금합니다.학습 과정에서 문제가 생겼을 수 있다 판단하여 모델 전체를 재학습을 진행하고 있긴 합니다만, 위 질문들에 대해 궁금점이 남아 글 남깁니다.
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해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Segmentation Polyline
안녕하세요, 강사님.CVAT로 Segmentation 커스텀 데이터셋을 만들 때폴리곤을 이용하여 해당 영역을 마스크를 해주었을 때는 결과가 잘 나오는데폴리라인으로 영역을 표시해주고 테스트를 하니 마스크 형태로 영역이 잡혀서 나오더라구요.폴리곤이 아닌 폴리라인을 이용하여서는 segmentation 결과를 얻을 수 없나요?
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미해결비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
코드가 잘못 됐나요..
코드가 잘못 됐나요..상품 목록이 나오질 않네요..#1 vsCode<html> <head> <title>TerretAccompany</title> <link href="index.css" type="text/css" rel="stylesheet" /> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/axios/dist/axios.min.js"></script> </head> <body> <div id="header"> <div id="header-area"> <img src="images\icons\logo.png" /> </div> </div> <div id="body"> <div id="banner"> <img src="images\banners\banner1.png" /> </div> <h1>판매되는 상품들</h1> <div id="product-list"></div> </div> <div id="footer"></div> </body> <script> axios .get("https://2007f5d2-9d8b-49f0-8b70-032507e17d79.mock.pstmn.io") .then(function (result) { console.log("통신 결과 : ", result); const products = result.data.products; let productsHtml = ""; for (var i = 0; i < products.length; i++) { let product = products[i]; productsHtml = productsHtml + '<div class="product-card">' + "<div>" + '<img class="product-img"' + 'src="' + product.imageUrl + '" />' + "</div>" + '<div class="product-contents">' + "<!-- text를 넣을때 많이 씀 -->" + '<span class="product-name">' + product.name + "</span>" + '<span class="product-price">' + product.price + "원" + "</span>" + '<div class="product-seller">' + '<img class="product-avatar" src="images/icons/avatar.png" />' + "<span>" + product.seller + "</span>" + "</div>" + "</div>" + "</div>"; } document.querySelector("#product-list").innerHTML = productsHtml; }) .catch(function (error) { console.error("error 발생 : ", error); }); </script> </html> #2 postman{ "products" : [ { "name": "농구공", "price": 500000, "seller": "조던", "imageUrl": "images/products/basketball1.jpeg" }, { "name": "축구공", "price": 600000, "seller": "메시", "imageUrl": "images/products/soccerball1.jpg" }, { "name": "키보드", "price": 300000, "seller": "그랩", "imageUrl": "images/products/keyboard1.jpg" } ] }
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미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
true function에 대해 이해가 잘 안되서 질문 남깁니다
학습 데이터를 통해 모델을 학습 시켰을 때 true function이 나오는 건가요? 아니면 학습 데이터를 통해 모델을 만든 이후에 모델의 검증을 위한 검증 데이터를 넣었을 때 true function이 나오는 건가요?ture function이 만들어지는 시기가 언제인가요?
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Selective Search를 도면에서 특정 기호 찾는 데 활용할 수 있을까요?
안녕하세요. 선생님의 강의를 열심히 듣고 있는 직장인입니다.다름이 아니라 설계도면에서 특정 기호를 찾아야 하는 업무가 있는데 Selective Search를 이용하여 특정 기호의 이미지를 먼저 인식시키고, 그 다음에 입력되는 도면들에서 해당 기호가 있는 곳을 표시하는 작업을 해보고 싶습니다.해당 방법을 이용하면 될지, 아니면 더 좋은 방법이 있을지 문의드립니다.
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해결됨U-Net 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0 - 딥러닝 의료영상 분석
Unet 을 회귀문제에 적용할 수 있을지요?
안녕하세요? U-net 을 회귀문제에 활용하는 방안 관련 몇 가지 질문을 드리고자 합니다.예를 들어 위 그림의 왼쪽과 같이 부재의 design 특징을 가지는 section image 와 속도 등의 value 를 input 을 받아서 오른쪽 그림과 같이 부재의 주변의 온도 프로파일을 예측하고자 한다면 (특정 design 에 대한 simulation 을 대체하는 딥러닝 모델을 구축해 보고자 하는 경우)예를 들어 온도의 연속형 데이터를 급간을 만들어 범주형으로 변환한다면 본 강의의 예제 처럼 범주의 개수만큼 출력 layer 를 만들어 segmentation 문제로 정의 할 수 있을 것 같은데요,질문1) 예를 들어 위 그림의 오른쪽 시뮬레이션 결과 이미지의 RGB 값을 학습용 label 데이터로 사용하는 것이 아닌, 해당 이미지의 좌표에 따른 온도 숫자 자체 value 들을 연속형 데이터로 받아서 output 이미지 픽셀값에 매핑시킨 2차원 데이터를 output 이미지(?) 로 사용한다면, 동일한 U net network 를 가지고 회귀문제로 예측 모델을 만드는 접근이 가능한 것인지 문의드립니다. (U-net 으로 회귀문제를 푸는 예제를 거의 찾아보지 못해서 질문 드립니다.)이유는 온도 수치를 범주로 정의하게 되면 예측하고자 하는 수치 정보의 해상도를 낮추게 되어 오차를 만들어 낼 테니까.. 연속형 자료를 범주형 자료로 변환하는 과정에서 발생하는 오차를 원천적으로 없애고, 2차원 혹은 3차원에 존재하게 될 숫자 정보를 최대한 있는 그대로 예측하기 위함입니다.질문2) 만약 위와 같이 Unet 의 출력 layer 를 segmentation (범주) 가 아닌 각 픽셀 위치당 숫자를 예측하는 회귀 문제를 예측할 수 있도록 재구성한다면, 출력 layer 를 구체적으로 어떻게 구성해야 하는지요? 단순히 최종 layer 의 Conv2D 의 activation = 'linear' 로 정의하면 될지요?질문3) 이어지는 질문이지만 본 단원 강의 내용에서 이해해 보면 Unet 활용 시, 범주를 예측하는 segmentation 문제에서는 출력 layer 의 채널 수를 범주의 class 개수로 정의하는 듯 한데.... 픽셀 위치에 mapping 되는 value 값을 예측하는 회귀 문제로 접근하는 경우, 최종 Conv2D layer 의 채널 수를 어떻게 설정해야 하는는지.. 문의드립니다. (단순히 1채널로 정의하면 될지요?)질문4) 2D 혹은 3D 이미지 혹은 모델링을 input 받아서 2D or 3D 공간상의 숫자들을 예측하는 딥러닝 모델을 구축한다면... u-net 이 최선일지.. 혹은 알고 계시거나 경험해 보신 다른 네트워크 모델이 있을지... 강사님의 고견을 듣고 싶습니다. ^^;;
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미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
셔플 시, target과 데이터가 섞일 때
제가 강의를 들으며 사이킷런에 iris 샘플을 가지고 data와 target을 나누고 있는 와중에 문득 궁금한 점이 생겼습니다.train_test_split을 통해 train셋과 test셋을 나누게 되는데 shuffle이 True로 되어 있기 때문에 자동적으로 shuffle이 수행되지않습니까? 이 때 샘플데이터와 타겟은 짝을 지어서 셔플이 되는 건가요? 아니면 샘플데이터도 타겟 데이터도 둘 다 아무렇게나 섞이는 건가요?
