Selective search로 영역을 추출한 다음 Feature map에 대응시켜 매핑을 하는 걸로 이해를 했습니다.근데 의문이 원본 이미지에서 뽑은 seletive search와 feature map의 영역이 매핑이 제대로 되는지 여쭙고 싶습니다.

답변 감사드립니다!강의를 통해 Head 수에 따라 다양한 영역에 대한 Attention 이 가능하다고 이해했습니다. 이에 따른 추가적인 궁금한 부분이 있습니다. (아래 질문은 배치 사이즈를 배제하고 질문드립니다.)Umsa를 통한 Linear Projection 이전의 shape는 (N x Dh x k) 이고, 이후의 shape는 (N x D)로 k가 사라져서 다양한 영역을 Attention 하고자 하는 의도가 사라지는 것 아닌지, 그렇다면 Umsa의 역할이 무엇인지 헷갈렸습니다. Umsa를 통한 Linear Projection을 진행한 후에도 다양한 영역을 Attention하고자 하는 Head의 특성이 반영되기에 상관이 없는건지 궁금합니다. Umsa도 무작위로 주어지고 학습을 통해 최적화되는 것이 맞을까요?

안녕하세요.선생님,강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니오라, 현업에서 Ultralytics yolo v3 Onnx를 이용해서 Post Processing을 해보려하는데요, c++ code 참고할만한 것이 있을까요? python은 많이 봤는데 c++은 제대로 동작되는 code찾기가 어렵네요.

안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다.이미지 분류하는 예제를 코랩에서 실행시키는거랑 제 노트북(Apple M2 Max)에서 실행시는것과loss, acc 차이가 현격하게 나서 질의드립니다.제 노트북에서 1개 layer만 쌓으면 loss = 0.43 acc = 0.83 정도 나오는데 예제에 나와있는데로제 코드model = Sequential([# Flatten으로 shape 펼치기 Flatten(input_shape=(28, 28)),# Dense Layer Dense(1024, activation='relu'),Dense(512, activation='relu'),Dense(256, activation='relu'),Dense(128, activation='relu'),Dense(64, activation='relu'),# Classification을 위한 Softmax Dense(10, activation='softmax'),]) log1866/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 16058870784.0000 - acc: 0.4173Epoch 5: val_loss did not improve from 1235372.500001875/1875 [==============================] - 10s 5ms/step - loss: 16128512000.0000 - acc: 0.4173 - val_loss: 27540826112.0000 - val_acc: 0.4452Epoch 6/101873/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 31985911808.0000 - acc: 0.4097Epoch 6: val_loss did not improve from 1235372.500001875/1875 [==============================] - 10s 5ms/step - loss: 31981346816.0000 - acc: 0.4096 - val_loss: 40147439616.0000 - val_acc: 0.4332Epoch 7/101868/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 68022116352.0000 - acc: 0.4025Epoch 7: val_loss did not improve from 1235372.500001875/1875 [==============================] - 10s 5ms/step - loss: 68336156672.0000 - acc: 0.4022 - val_loss: 133834203136.0000 - val_acc: 0.2749Epoch 8/101869/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 137940418560.0000 - acc: 0.3955Epoch 8: val_loss did not improve from 1235372.500001875/1875 [==============================] - 10s 5ms/step - loss: 138007822336.0000 - acc: 0.3954 - val_loss: 145990402048.0000 - val_acc: 0.4383Epoch 9/101875/1875 [==============================] - ETA: 0s - loss: 287789613056.0000 - acc: 0.3829Epoch 9: val_loss did not improve from 1235372.500001875/1875 [==============================] - 10s 5ms/step - loss: 287789613056.0000 - acc: 0.3829 - val_loss: 218210779136.0000 - val_acc: 0.3401Epoch 10/101871/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 434573213696.0000 - acc: 0.3939Epoch 10: val_loss did not improve from 1235372.500001875/1875 [==============================] - 10s 5ms/step - loss: 434703597568.0000 - acc: 0.3940 - val_loss: 472388042752.0000 - val_acc: 0.3010313/313 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 1235372.5000 - acc: 0.6382상기 log보면 알겠지만 loss가 너무 이상합니다. 이건 뭐가 오류가 있는건지요참고로 코랩에서 돌리면 이상없습니다. 

Karas CRAFT로 한글 문장을 학습할 때 학습이 제대로 진행이 될까요 ??

Neural Style Transfer에 해당되는 강의자료 공유 부탁드립니다. 감사합니다. tae.park0302@gmaili.com

안녕하세요 강사님.Transformer 에 대해 처음 공부해보니 헷갈리는 부분들이 있어서 질문남깁니다.1) k 개의 Multi-Head를 만든 후에 Linear를 해주는 이유가 따로 있는지 궁금합니다. 단순히 Residual Connection을 위해 차원을 맞춰주기 위해 하는 것인가요??2) Head의 개수(k)는 CNN에서 필터 개수처럼 사용자가 정해주는 파라미터인가요??3) 클래스 토큰까지 Positional Embedding을 더해줘야 하는 이유가 따로 있을까요??좋은 강의 덕분에 따라가긴 하는데 한 번에 이해하려하니 과부하가 와서 헷갈리는게 생기네요ㅠㅠ코드 분석 파트 들어가면 조금 더 이해가 될 것 같은데 우선적으로 질문남겨봅니다.

저는 Mac OS로 강의를 시청하고 있어서 실습을 하는데 어려움을 겪고 있습니다.git bash를 설치하고 캐글과 연결하는 방법을 따로 알려주실 수 있나요.

저는 인공지능 관련 학과에 재학중입니다. 저학년 때 공부를 덜 해서 기초가 부족함을 느끼고 호형님 강의로 기초 공부를 하고 있는데요, 교수님께서 강의하실 때도 항상 궁금했던 건데 은닉층 사이 weight값들이 있음에도 불구하고 bias가 왜 있는건지가 궁금합니다.

논문에서 가중치 초기화를 할때, 평균은 0 이고 표준편차가 0.01이라고 하였는데 위와 같이 구현했는데, 성능이 너무 좋지 않아서요.혹시 잘못된것이 있을까요?

indexes를 이용하여 근접 이웃의 데이터의 인덱스를 받아온건 이해가 가는데왜 distances = kn_kneighbors(test_scaled[3:4]) 도 설정한건가요?

커널 사이즈의 의미가 먼가요?커널 사이즈를 input size에 맞게 대략 어림잡아 pre-trained 모델 (7, 7) -> (3, 3)으로 바꾸면 되는건가요?예를들어, (2, 2) 로 바꾸는 것과 어떤 차이가 있을까요?

선생님 안녕하세요.. 덕분에 파이터치문법에 대해서 이해할수 잇게 되엇습니다 ㅎㅎ다른 여러가지강의도 들어봣는데, 가장이해하기 쉽게설명해주셔서 드디어 이해햇다라고 느끼게 해주는 강의엿습니다 ㅎㅎ 참고로 질문하나 드리겟습니다 ㅎ, 마지막강의 캐글문제 DOGS VS CATS문제인데요.. 제가 가지고 잇는 이미지파일이 흑백사진파일인데 이 흑백사진파일을 사용할때는 그냥cv2.cvtColor()로 컬러로 변환만 하고 그냥 사용하면 되는지요?예를들어, 흑백사진을 그대로 사용하니 transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])에서는 에러가 나던데....흑백사진을 사용할때의 코드상의 변경할 부분이 따로 있는지 알고싶습니다 ㅎ답변 부탁드리겠습니다 ㅎ  

안녕하세요 , 좋은 강의 감사드립니다바보 같은 질문일수도있으나 , Ground Truth Box 의 중심좌표값과 예측 BBO의 중심좌표값의 차이가 최소가 되도록 손실함수를 작성하지 않고 , Anchor Box를 Reference 로 해야하는 이유가 있을까요? 분명 제가 제대로 이해를 못한것같은데.. 조금 헷갈리네요..!

easyocr을 이용해서 text영역을 detect한 후에,detect된 이미지를 768 dimension으로 trocr("ddobokki/ko-trocr")을 pretrained model로 해서 개발하려면 어떻게 해야 하나요 ? 아님 더 좋은 방법 있으면 조언 부탁드립니다.

교수님께서는 연산량을 5*5*200*30*30*64라고 하셨습니다.하지만 convolution을 적용한 feature map은 입력의 크기와 같으니 padding을 적용한것이라고 볼수있습니다.그러니 padding은 입력 사이즈의 가로 세로 2를 더하고, 입력 feature는 총 34*34*200의 크기를 가지게 될것입니다.결국에는 34*34*200*5*5*200*64가 총 연산량이라고 생각됩니다.

안녕하세요 교수님CNN에 대해 궁금한 점이 있어 질문 남깁니다.CNN으로 이미지 분류를 수행할 때, 인풋데이터로 이미지가 아닌 수치형 데이터를 넣어도 분류가 가능한가요?예를 들면, 수치형 데이터의 색을 부여한 후,(0이면 흰색에 가깝게, 100이면 검은색에 가깝게) 색을 부여한 이미지로 분류를 수행하는 것이 가능한 건가요?위에서 말하는 색 이미지를 파이썬 코드로 대체하여 출력을 하지 않고도(따로 인풋 데이터로 이미지를 제공하지 않아도) CNN의 이미지 분류가 가능한 것인지 궁금합니다.

 강사님 안녕하세요. 비전공자로 Tensorflow 강의를 수강하고 있습니다. 수업 너무 재미있습니다 감사합니다. Category1.기본 모델 만들기에서 본래 모델링model = Sequential([ Dense(3, input_shape[1]), Dense(4), Dense(4), Dense(1),])은 이해가 되는데 이걸 간단하게 model = Sequential([ Dense(1, input_shape=[1]),]) 로 알려주신 것은 이해가 되지 않습니다. 본래 모델링에서 어떤 과정의 요약이 있었는지 설명 부탁드리겠습니다. 아니면 1번 문제는 그냥 간단한 모델링 방법을 외우면 되는 건지 알고 싶습니다.

안녕하세요! Svm classifier 를 통해 학습시킬떄 IOU가 0.3 이상이지만 Ground-Truth가 아닌 경우가 잘 이해가 되지 않아 질문을 남깁니다! IOU는 Group Truth와 Selective Search Predicted 영역간의 중복되는 사각형의 넓이로 이해하였는데 0.3 이상이지만 Ground-Truth가 아닌 경우가 어떤 경우가 있을까요!   

안녕하세요. 강의 잘 듣고있습니다.질문은 여기서 16*5*5가 5*5피쳐맵 16개라는데5*5피쳐맵이 갑자기 어디서 나온건가요?앞의 conv2d에서의 필터크기가 5*5여서 5*5피쳐맵이 생성된건가요?