강의 자료에 슬라이드는 없나요??

 CNN 에서 커널이 참 중요 한데 커널 데이터는 누가 어떻게 만들어 주나요

k-최근점 알고리즘은 데이터셋으로 학습후예측을 할때 거리를 기반으로 정답을 유추하는데이 정답을 유추하는 함수가 내부에선 학습한 모든 점을 다가지고 계산을 하나요? 아니면 데이터에 알맞는 방정식을 가지고 계산을 해서 알려주나요? 모든 점의 위치를 가지고 있다면 모델이 무거워 질거 같아 질문드립니다.

 12강 6분 06초 에서 Pooling 된 결과를 쫙 펴서 모델에 넣어준다라고 하셨는데 Pooling 된 결과가 모델의 히든레이어의 Node가 되는 건가요?  

 FCNet 에서 히든 레이어의 Node 숫자를 128 , 64 로 설정 하는 이유가 뭔가요?

안녕하세요, 1강 수업 듣다가 도저히 해결이 안되는 문제가 있어서 질문 드립니다.실습할 때(1강 영상들 보는 중) 파이썬 파일을 파워쉘에서 1s을 쓰신 다음에 해당 폴더에 있는 py파일들 이름을 다 쓰신 다음에 python3 (실행할파일명.py) 이렇게 입력하시던데 어떻게 하는 건가요? 1s을 쳐도 그냥 오류가 뜨고 앞에꺼 안하고 그냥 python3 (실행파일명.py) 치면 아무일도 안 일어나네요ㅠㅠ답변 주신다면 정말 감사드리겠습니다.. 여기서 시간을 너무 많이 잡아먹어서ㅠ-ㅠ    

안녕하세요?강의를 듣다가 궁금한 것이 생겨서 여쭤봅니다.섹션2. DNN 이진분류 part2강의에서정상, 비정상 데이터를 아래 사진과 같이 나타내셨는데비율적인 면에서 neg보다 pos가 먼저와야 하는게 아닌가 싶어서 질문드립니다.모델 훈련 결과에서 큰 차이는 없었지만혹시 위와 같이 neg, pos로 지정하신 이유가 있는지 궁금합니다.감사합니다.

안녕하세요, CRNN 모델을 Custom Dataset으로 Training 하려고 하는 도중에 위와 같은 에러가 발생하는데 해결 방법에 대해 문의를 드립니다. 

안녕하세요? 강의 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라, SMOTE를 활용하여 데이터를 생성하는 과정에서저의 데이터는 강의에서 보여지는 것과 달라서 질문 드립니다.이렇게 선형데이터로 생성되어도 0,1을 구분하기 위하여 러닝을 하는데에 영향을 미치지는 않을까요?제 코드내용은 링크로 공유드립니다.감사합니다.

안녕하세요! cvat로 어노테이션을 진행한뒤 yolo 5 로 학습할대 에러가 나와서 문의 드립니다. 학습을 한 셀에서 결과가 .... 20 epochs completed in 0.033 hours. Optimizer stripped from content/dataset/result/plt/weights/last.pt, 92.8MB Optimizer stripped from content/dataset/result/plt/weights/best.pt, 92.8MB Validating content/dataset/result/plt/weights/best.pt... Fusing layers... Model summary: 267 layers, 46129818 parameters, 0 gradients, 107.7 GFLOPs Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95: 0% 0/8 [00:00<?, ?it/s]Exception in thread Thread-8: Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python3.8/threading.py", line 932, in bootstrapinner self.run() File "/usr/lib/python3.8/threading.py", line 870, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "/content/yolov5/utils/plots.py", line 287, in plot_images cls = names[cls] if names else cls KeyError: 0 이후에... Exception in thread Thread-10:Exception in thread Thread-12:에러가 납니다.   어떤 문제일까요??;        - 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.

노션 자료를 1월에 오픈한다고 하셨는데요~언제쯤 볼 수 있을까요?

늘 좋은 강의 해주셔서 감사합니다. '[개정판] 딥러닝-컴퓨터비전-완벽가이드'를 수강하다가 질문이 있어서 글을 남깁니다. 제가 사용하는 멀티GPU시스템에서 'efficientdet_train_pascal_voc.ipynb'을 수정하여 원하는 GPU에서 프로그램을 동작하고 싶습니다. 'efficientdet_train_pascal_voc.ipynb'를 실행하는 도중 ==================================================if tf.config.list_physical_devices('GPU'): ds_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["gpu:2", "gpu:3"])else: ds_strategy = tf.distribute.OneDeviceStrategy('device:CPU:0')#steps_per_execution은 ModelCheckpoint의 save_freq를 숫자로 설정할 시 적용. num_epochs, steps_per_epoch는 추후에 model.fit()에서 설정되지만, 여기서는 일단 값을 설정해야함. params = dict( profile=TRAIN_CFG.profile, mode = TRAIN_CFG.mode, model_name=TRAIN_CFG.model_name, steps_per_execution=TRAIN_CFG.steps_per_execution, num_epochs = TRAIN_CFG.num_epochs, model_dir=TRAIN_CFG.model_dir, steps_per_epoch=steps_per_epoch, strategy=ds_strategy,# strategy=TRAIN_CFG.strategy, batch_size=TRAIN_CFG.batch_size, tf_random_seed=TRAIN_CFG.tf_random_seed, debug=TRAIN_CFG.debug, val_json_file=TRAIN_CFG.val_json_file, eval_samples=TRAIN_CFG.eval_samples, num_shards=ds_strategy.num_replicas_in_sync )config.override(params, True)# image size를 tuple 형태로 변환. 512는 (512, 512)로 '1920x880' 은 (1920, 880) 으로 변환. config.image_size = utils.parse_image_size(config.image_size)==================================================를 실행하면 다음과 같이 GPU:2와 3가 잡힙니다. (여기서 궁금한 점이 있는데요, 갑자기 왜 GPU:2와 3의 메모리를 22.7G나 잡아버리나요?)계속해서 'efficientdet_train_pascal_voc.ipynb'을 실행하다가 다음을 실행하면 ======================================================# 강의영상에는 from keras import anchors 이지만 efficientdet 패키지의 keras 모듈이 tf2 로 변경됨.from tf2 import train_libfrom tf2 import train# 20개의 class를 가진 efficientdet d0 모델을 생성. model = train_lib.EfficientDetNetTrain(config=config)======================================================갑자기 GPU:0가 잡히면서, 그 이후의 모든 프로그램 코드가 GPU:0에서만 동작을 합니다. (GPU:2와 3은 아무런 동작이 없습니다. )그래서 'train_lib.EfficientDetNetTrain(config=config)'을 고쳐보려고 하는데, 생각보다 쉽진 않네요... 구글 코랩에서 'EfficientDetNetTrain'을 찾아봐도 "A customized trainer for EfficientDet."이라고만 나와있습니다. 어떻게 해야할지 조언을 주세요... 감사합니다.

안녕하세요..강의를 듣고 있는 학생입니다.DCGAN 의 강의를 실습을 하고자 하는데 구글 drive 에 대한 접근 권한이 필요하여 문의 드립니다.접근 권한 어떻게 신청하면 될지 문의 드립니다.

1 # 아래를 수행하기 전에 kernel을 restart 해야 함.2.ImportError: /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/mmcv/_ext.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: ZN2at4ops7resize_4callERKNS_6TensorEN3c108ArrayRefIlEENS5_8optionalINS5_12MemoryFormatEEE 이러한 에러가 발생하는데 import torch 하고 쿠다버전을 확인해서 cu116으로 바꾸어 주었습니다. 그리고 밑에 실행했고, 런타임을 다시 한 뒤에 import mmdet~을 했지만 이와 같은 결과가 지속되고 있습니다.

/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. warnings.warn(이라고 뜨는데, 런타임을 초기화 하고 !pip install mmcv-full 로 설치를 해도 안됩니다!

안녕하세요. 강사님 mmdet.apis import중 아래와 같은 에러가 생겼습니다. 처음 not found model에러는 런타임 다시 시작후, 사라졌는대 사진과 같은 에러가 발생했습니다.mmcv-full -f로 설치해도 동일한 에러가 발생합니다.Python : 3.8torch : 1.13.1cuda : 11.6환경은 colab입니다. 

선생님 너무 좋은 강의 감사합니다! 이해가 잘 됩니다. 다만 제가 궁금한게 있는데 실무에 가게되면 이러한 소스코드를 하나 하나 작성할 수 있는 개발자가 되어야 하는건가요? 실습파트를 보면서 '아 이렇게 실행이 되는구나' 정도로만 알고 넘어가고 있는데, 어떠한 방향으로 학습을 진행하면 좋을지 조언을 구하고 싶습니다.

강사님 안녕하세요 성능평가관련해서 질문좀 드리겟습니다 . 일반적으로 세그멘테이션은 accurary보다 mAP 혹은IOU로 평가하는걸로 아는데 그럼 아래코드 metrics = ["accurary"]를 어떻게 바꾸어야 하는지요?바쁘시겟지만 조언 좀 부타드리겟습니다 ㅎ  unet_model.compile(optimizer = optimizer, loss = binary_loss_object, metrics = ["accurary"])

- 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.좋은 강의 항상 감사드립니다.nn.CrossEntropyLoss() 는 nn.LogSoftmax 와 nn.NLLLoss 연산의 조합이라고 말씀해 주셨고, cross-entropy는 아래와 같은 식인 것으로 알고 있습니다.위 식에서 log는 한번만 취해지는 것으로 보입니다. 그런데 CrossEntropyLoss가 LogSoftmax 와 NLLLoss 연산의 조합이라면 Log 함수가 두번 사용 되는 것 같아서 이해가 잘 되지 않습니다.설명을 해주시면 감사드리겠습니다 :-)

선생님 안녕하세요이번에 선생님강의 머신러닝2개, 컴퓨터비젼2개를 모두 완강한 열혈팬 회사원입니다 ㅎㅎㅎ선생님 강의 덕분에 이번에 회사에서 세그멘테이션을 담당하게 되엇는데, 세그멘테이션강의관련 질문이 잇어서 이렇게 메일을 드립니다 ㅎ 바쁘시겟지만 조언 좀 부탁드리겟습니다<배경>이번에 검출할 객체(첨부파일)는 바늘과 같이 아주 가늘고 긴 객체(섬유)인데 이미지1장당 객체전체면적이 0.5 - 2%밖에 없는 아주 미세한 객체입니다. 실제원본데이터에서도 객체는 눈으로 자세히 보아야 검출할수 잇을정도입니다 ㅎ (학습데이터30장, 학습마스크영상 30장, 테스트데이터 5장 ). 사용모델은 깃헙에서 공개한 U-NET모델로 세그멘테이션을 수행햇는데, 첫epoch부터 정확도가 90%이상, 로스가 0.1이하로 상당히 높은 성능을 보엿는데 예측결과이미지영상에는 아무것도 검출이 안된 상태(완전검은영상)입니다. 참고로 다른 이미지데이터를 가지고 U-NET모델로 세그멘테이션을 수행해본결과 예측결과도 상당히 잘되어서 모델에는 문제가없는것으로 판단햇습니다.여기서 조언을 좀 부탁드리겠습니다.1> 정확도는 90%이상, 로스가 0.1이하인데 아무것도 검출이 안되엇다는 것은 , 객체가 너무미세해서 검출을 못한걸로 이해해도 되는지요?2> 이런경우 성능을 올리기 위한방법으로 오그멘테이션방법도 잇는데, 특히 사용해야할 오그멘테이션방법이 잇는지요? 참고로 확대기능등을 사용햇습니다.3> 다른방법으로 선생님CNN강의에서사용한 mark-rcnn 방법도 해볼려고 하는데, 어떻게 생각하시는지요?글을 적다보기 글이 너무 길어져서 죄송합니다, 바쁘시겟지만 조언 좀 부탁드리겟습니다 ㅎ