Fast R-CNN 구현중에 가장 난감한 부분이 RoI pooling layer 였는데, 논문에서 보면 mini-batch를 이미지 2개에 roi box를 128개 사용한다고 써있더라구요. 그러면 학습할 때 입력 데이터로 이미지 2개 + roi box(region proposal된 roi)가 들어간다고 이해했습니다. 그런데 여기서 이해가 안되는 점이 여러개가 있습니다 . 1. 이론상 fast rcnn은 입력 크기가 정해지지 않아도 되는데, tensorflow 에서 pre-trained vgg16 모델을 사용하려면 입력 크기가 224x224x3으로 고정되어 있어서 결국 mini-batch를 구성할 때 입력 사이즈를 모두 224x224x3으로 맞춰줘야 하는건가요? 2. 이미지 + roi box가 입력으로 들어가면 multi input으로 인풋값을 동시에 두 가지를 분리해서 넣어줘야 하나요? 3. 마지막에 box regressor와 classifier에서 box regressor는 x,y, w,h 좌표를 output으로 / classifier는 K(클래스 개수) + 1(배경) 총 K+1개 output이 도출되어야 하는데 입력 데이터 구성이 이미지 데이터 + roi box에 주어진 target 데이터는 ground truth box여서 mini-batch 구성할 때 Pascal IoU 기준에 따라 ground truth box와 이미지당 roi box 64개를 roi 비교하여 0.5이상인 경우는 1 0.2이상 0.5 미만을 0으로 구성한 후에 학습을 해야 하는건가요? 여기서 예를 들어 클래스가 4개라고 가정했을 때 target 데이터는 [N, 64, 4] (N은 데이터 개수) 크기로 구성하는게 맞을까요? (64개는 roi 개수 4개는 클래스입니다) 추가 설명 : [1, 64, 4]라고 했을 때 1개 이미지에 해당하는 64개 roi 각각 4개 클래스 중 overlap되는 roi가 0.5이상 되는 경우 1을 추가하고 클래스가 강아지, 고양이, 사람, 배경이라고 했을 때 강아지가 2마리 사람이 1명 이면 [2, 0, 1, 0] 이렇게 target 데이터가 구성되는게 맞나요..? ㅠㅠ 4. Roi pooling layer에 들어가는 input값이, 14x14x256(input 크기가 224x224x3이라고 가정했을 때) feature map + roi 인걸로 이해 했는데, tensorflow 구현시 roi는 input으로 어떻게 넘겨 줘야 할지 모르겠습니다..ㅠㅠ 5. Pre-trained model로 imagenet 데이터로 학습된 vgg16모델을 쓴다고 했을 때, 만약에 한식 이미지를 detection 해야 하는 문제가 있으면 fine tuning 한 후에 적용해야 정확도가 올라가겠죠? pre trained 된 이미지와 새로 detection할 이미지가 유사한지 유사하지 않은지는 추론해보고 결과가 좋지 못하면 fine tuning을 해야겠다 판단하는 건가요 아니면 사전에 학습된 이미지와 새로 학습하거나 추론할 이미지와 유사성을 분석 해보고 fine tuning을 하나요..? 당연히 추론해보고 결과가 좋지 못하면 할것 같지만, fine tuning을 해야 겠다 판단하는 기준이 혹시 따로 있을지 궁금합니다 논문보고 이해가 안가는 부분은 블로그도 보고 이것 저것 참조하다 보니 엄청 헷갈리는 상태가 돼서 질문이 정갈하지 않는 점 양해부탁드립니다 ㅠㅠ
채점 시 아래와 같은 오류가 발생합니다. (Judge(Python).exe) 처리되지 않은 예외: System.NullReferenceException: 개체 참조가 개체의 인스턴스로 설정되지 않았습니다. 위치: Judge.Program.Main(String[] args) 어떻게 하면 저의 답을 쉽게 채점할 수 있나요?
안녕하세요. Chapter 2 12-1 Folium 사용예제 에서 외부링크 클릭 시 * 예제목록 : http://nbviewer.jupyter.org/github/python-visualization/folium/tree/master/examples/ * Quickstart : https://nbviewer.jupyter.org/github/python-visualization/folium/blob/master/examples/Quickstart.ipynb 위와 같이 되어 있는데 접속시 404 에러가 뜹니다. 아래 링크로 변경된 듯 한데 확인 부탁 드립니다. 예제목록 : https://nbviewer.org/github/python-visualization/folium/tree/main/examples/ QuickStart : https://nbviewer.org/github/python-visualization/folium/blob/main/examples/Quickstart.ipynb 감사합니다.
파이썬 동시성 프로그래밍 : 데이터 수집부터 웹 개발까지 (feat. FastAPI, async, await)
- 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. 강사님 안녕하세요~! 6번째 챕터 FastAPI로 웹크롤링하는 것을 잘 보고 있습니다!! 궁금한 점이 VS Code로 강의를 진행하셨는데, 혹시 파이참으로도 구동이 가능한가요..? 답변 꼭 부탁드리겠습니다~!^^
모두를 위한 파이썬 : 필수 문법 배우기 Feat. 오픈소스 패키지 배포 (Inflearn Original)
# Ex3 c = 40 def foobar(): # c = c + 10 # UnboundLocalError # c = 10 # c += 100 print('Ex3 > ', c) foobar() 여기서 c = 10은 값 수정이 아닌 값 할당으로 내부에서 10 그대로 출력하기 때문에 문제없지않나요??
- 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. 파일입출력 영상 코드대로 썼는데 계속 오류가 떠요 다른 질문에 답변하신거 보니까 버전이 달라서 그렇다고 하셨는데 제거는 최신버전이거든요... 3.몇이상 인데 만약에 버전이 다른거면 뭐라고 입력해야 하나요
안녕하세요? 1.이전에는 됐는데, 왜 다시할때는 안되는건지 모르겠네요 ㅠㅠ 11분경에 보내시는 메일이 발송이 되지 않습니다. 다음과 같이 1이 출력되면 메일이 발송성공한 것으로 알고 있는데, 기다려 보아도 메일이 오지를 않네요 강의 후반부에 회원가입과 동시에 메일을 보내는 부분도 메일이 발송되지가 않습니다 ㅠㅠ 2. 14분경에 views.py에서 signup함수 내부에 form.save()를 signed_user = form.save()로 바꿔주시는데, form.save()라는 함수가 값들을 실질적으로 db에 저장하는 것으로 알고 잇습니다. 그러면 signed_user = form.save()로 받아주는 부분은 해당 데이터를 db에 저장하는 동시에 저장된 그 유저 인스턴스(데이터 한행)를 변수에 담는 것인가요? 좋은 강의 감사합니다
run-edit configurations 왼쪽 상단+ 눌러서 python 체크- 스크립트 패스 프래그매틱 -venv-scripts 파라미터 runserver 한다음 매니지파이 우클릭 디버깅(무당벌레) 누르면 원래 python manage.py runserver 한것처럼 127:0:0:1:8000 이런거 터미널 창에 안뜨는데. 사이트는 들어가지긴 해요 여기서 빈칸에 test 입력한다음 post 누르면 3:34초 처럼 디버그 창에 아무것도 안뜨네요 ㅠㅠ 그리고 디버깅 실행 눌르면 무담벌레 점 잠깐 찍혔다가 사라지네요
- 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. import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl fpath = r'C:\Users\Lenovo\Desktop\content\참가자_data.xlsx' wb = openpyxl.load_workbook(fpath) ws=wb.active #현재 활성화된 시트 선택 codes = ["000660","035720","005930"] row=2 for code in codes: url=f"https://finance.naver.com/item/sise.naver?code={code}" response = requests.get(url) html=response.text soup=BeautifulSoup(html,'html.parser') price=soup.select_one("#_nowVal").text price=price.replace(',','') print(price) ws=[f'B{row}']=int(price) row=row+1 wb.save(fpath) cannot assign to f-string expression 이런 에러가 뜨면서 작동이 안됩니다 ㅜㅜ
- 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. 안녕하세요 강의 잘 듣고있습니다 다름이 아니라 엑셀부분을 코드 짜고 실행하면 엑셀 파일은 만들어지는데 안에 데이터셀이 텅 비어있습니다...ㅠㅠ
- 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. def nested_func(num): #1 def func_in_func(num): #2 print(num) #3 print("In func") #4 func_in_func(num + 100) #5 nested_func(100) #6 수업 중 중첩함수에 관한 내용에서 #6를 먼저 받고 #1로 돌아가 num에 100이 입력된다는 것은 이해했습니다. 그런데 그다음에 #2로 가서 num에 100이 입력되지 않고 바로#4로 간다는 부분이 잘 와닿지 않습니다. 왜그렇게 되는건가요?
안녕하세요 호형님의 강의를 기본베이스로 듣고, 인터넷에서 이것저것 보면서 1D CNN을 제가 가진 데이터셋 분류에 적용하고있는 학생입니다. CustomDataSet을 만들고 DataLoader구현 후, 훈련과 검증, 테스트를 거치는 코드를 작성하였는데요. 훈련과 검증단계에서는 문제없이 진행되나 다른 섹션을 만들어 테스트코드를 돌리는중 type에러가 발생하였습니다. 왜 같은 dataset과 dataloader인데 test셋에서만 이런 문제가 나타나는건지 알고싶습니다. # 강의질문이 아니라 문제가 된다면 지우겠습니다ㅠㅠ
- 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. logout버튼을 누르면 404오류가 뜨면서 디버그를 false로 변경하라는 오류메시지가 뜨길래 settings.py에서 아래처럼 설정을 하였습니다. DEBUG = False ALLOWED_HOSTS = ['localhost','127.0.0.1'] 그리고 다시 로그아웃을 하니 지금은 아래와 같은 오류가 뜨고요 ㅠ 어떻게 해야될까요?
