첨부된 9-5 ipynb 에 resnet weight 를 불러올 때 from torchvision.models.resnet import model_urls 에서 오류가 나와 찾아보니 torchvision 0.13 버전 이후에 model_urls 는 없어졌다고 하네요. https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/resnet.py 아래와 같이 해결을 해보았습니다. from torchvision.models.resnet import ResNet50_Weights checkpoint = load_state_dict_from_url(ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V2.url)
그다음 reshape() 메서드를 사용해 두번째 차원(100)과 세번째 차원(100)을 10,000으로 합칩니다. 첫번째 차원을 -1로 지정하면 자동으로 남은 차원을 할당합니다. 라고 써있는데 너무 추상적이라서 정확히 무슨 말을 하는지 이해가 안가요ㅠㅠ 차원을 10,000으로 합친다는게 무슨 말인가요? 그러면 100*100 이미지를 100*10000의 1차원 배열로 만든다는 말인가요?
안녕하세요! 섹션 9에서 AdaGrad, RMSProp 강의를 보다 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 제가 이해한 바로는, RMSProp은 학습이 잘 안되었음에도 t가 커질수록 $G_t$가 커지는 문제를 최대한 막는 방법이라고 이해했습니다. $G_t = \gamma G_{t-1} + (1 - \gamma)g_t^2$ 그런데 위 식대로라면 미분값($g_t$)이 커질때 오히려 $G_t$가 감소할수도 있을 것 같은데 RMSProp은 AdaGrad와 달리 learning_rate가 커지는 쪽으로도 조절될 수 있도록 한 것인가요? 만약 맞다면 제가 알기로는 learning_rate는 t에 따라 감소하도록 하는 것이 일반적이라고 알고 있는데 RMSProp에서 이렇게하면 학습에서 어떤 이점이 있는 것인지 궁금합니다.
No such file or directory: '../3DHPE/datasets/data_2d_h36m_cpn_conf.npz' 이렇게 에러가 나는데 해당 파일은 없는 것 같습니다. data_2d_h36m_cpn_ft_h36m_dbb.npz data_2d_h36m_gt.npz data_3d_h36m.npz 이렇게 다운받았는데, data_2d_h36m_cpn_conf.npz 파일은 어디서 받나요?
- 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. 안녕하세요! 항상 좋은 강의 너무 감사합니다. 강의 중 몇가지 질문이 있어 이렇게 남기게 되었습니다. Segmentation 시각화 강의 중 1. ploygon 좌표로 그린 mask 정보는 ground truth와는 다른 정보라고 이해했는데, 이부분이 맞는지 여쭤보고 싶습니다. 2. 만약 한 이미지에 여러 동일한 물품이 분포되어 있고, mask rcnn 모델을 이용하여 각각의 객체를 인스턴화한 후에 불량과 양품을 분류하고 싶을 때, '데이터를 직접 수집할 경우' 라벨링을 양품과 불량품 이외에도 물품의 ground truth 정보를 같이 라벨링 해야하는지 궁금합니다. 또한, 위에서 말씀드린 이미지를 개별 인스턴화를 통해 양품,불량품을 판별해기 위해 mask rcnn 모델이 적합한지 여쭤보고 싶습니다.
약 11분 경에 행렬 곱셈을 설명하는 부분에서 "앞 행렬의 행의 갯수와 뒷 행렬의 열의 갯수가 같아야 행렬간 곱셈이 가능하다"고 되어있는데 제가 알기로는 (n, k) @ (k, m) = (n, m) 이어서 앞 행렬의 열의 갯수와 뒷 행렬의 행의 갯수가 같아야 행렬 곱셈이 가능하다고 알고 있습니다. 제가 알고 있는게 맞을까요? 검색해봐도 설명이 이렇게 나와서 어느것이 맞는지 질문드립니다.
실습 3 - A simple yet effective baseline for 3d human pose estimation 의 강의 내용대로 코드를 돌리다 보면 data_2d_h36m_cpn_conf.npz 파일이 없어 코드 진행이 안됩니다.ㅠㅠ 해당 파일을 아래의 구글 드라이브에 업로드했다고 하시는데 들어가보면 저 파일만 없구요. https://drive.google.com/drive/folders/112GPdRC9IEcwcJRyrLJeYw9_YV4wLdKC 제가 뭔가 놓친걸까요?? 어떻게 데이터셋을 받을 수 있을까요?
- 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. 안녕하세요, 첫 수강이라 전체흐름 위주로 듣고 있습니다. 도움 많이 받고 있습니다. 현재 맥에서 도커를 이용해 로컬호스트로 이용해서 제가 가진 이미지로 라벨링하고 학습시켜보았는데요. 추론까지 제대로 되는데, 클래스마다 이미지수가 편차가 있다보니, 이미지가 많은 클래스로 인식하는 경향이 있는 것 같은데, 기분탓인지요? 그래서, 적은 클래스의 이미지를 추가해서 전체적으로 숫자를 맞추고 싶은데, 기존 태스크에 이미지를 추가하는 방법이 있는지요? 감사합니다.
안녕하세요. 여러가지를 해보던 중, boston 주택가격 실습에서 MinMaxSclaer를 적용하지 않고, 한번 그대로 값을 넣어 gradient descent를 수행하니, loss function이 발산해버리는 현상을 발견했습니다. 혹시 이러한 결과가 나온 원인이 무었일까요?? 어쨌든 gradient descent는 값의 범위에 상관 없이 항상 loss function의 값이 작아지는 방향으로 이동하는 것으로 이해했는데, feature들 간의 값의 차이가 있어서 loss function의 값이 발산하는것이 왜 그렇게 되는지 이해가 잘 되지 않아 질문 드립니다.!!
