"Only instances of keras.Layer can be " 97 f"added to a Sequential model. Received: {layer} " ValueError: Only instances of keras.Layer can be added to a Sequential model. Received: <tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer object at 0x791605217610> (of type <class 'tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer'>) 위와 같은 오류가 나서 한참 찾았는데요. 원인은 tensorflow_hub와 tensorflow 간의 keras 필요 버전 차이에 있다고 합니다. 아래와 같이 keras를 별도 설치하여 임포트하여 사용하시면 정상 작동됩니다. 같은 에러로 고민이신 분에게 도움이 됐으면 좋겠네요. 수정 소스 코드 !pip install tf_keras import tf_keras as tfk Trained_MobileNet_url = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/classification/2" Trained_MobileNet = tfk.Sequential([ hub.KerasLayer(Trained_MobileNet_url, input_shape=(224, 224, 3)) ]) Trained_MobileNet.input, Trained_MobileNet.output
ShiftScaleRotate에서 Only Scale 변환 후 원본 이미지와 사이즈가 같은 이유가 무엇인지 궁금합니다. ShiftScaleRotate 내부에서 원본 크기로 resize해주는 것인지 내부에서 Super Resolution을 적용해주는 것인지 궁금합니다. 화질이 손상되지 않은거 같아서 여쭈어봅니다.
먼저, 비전공자도 이해할 수 있도록 섬세하게 강의해주셔서 감사합니다.강의에서 efficientnet, xception 등 좋은 딥러닝 모델들을 소개해주셨는데요 실제 어떤 모델이 좋을지 테스트하다 보니 Input size 관련해서 아래와 같은 궁금증이 생깁니다. 모델마다 권장 사이즈가 다 다르던데 여러 모델을 테스트 할 때 모델별 권장 Input size로 resize 하는게 좋을까요? 아니면 특정 사이즈로 고정해서 테스트 하는 것이 좋을까요? 이미지를 축소하는 경우보다 확대해서 모델에 넣는 경우 성능이 더 안 좋을까요?
- 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 교수님. 강의 잘 듣고있습니다. SPPNet의 이해 02 2:30 경에서 SPM으로 균일한 크기의 vector를 표현한다고 했는데 여기서 feature 표현이 3개가 있을 경우 ... 하는게 어떤 말인지 이해가 안 갑니다. 예를들어 Max Pooling을 진행한다고 하면 사분면이 나뉘어지지 않았을 때는 1개를 뽑고 4개로 나누어지면 4개, 16개면 16개를 뽑을텐데 여기서 3을 곱하는게 어떨때 곱하는지 이해가 잘 안갑니다. 감사합니다.
- 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. R-CNN에서는 기존의 이미지를 CNN모델에 넣기 위해서 변형을 하다보니깐(warp), 원본의 정보가 훼손될 수 있다고도 하셨는데, Fast R-CNN에서 Feature Map에서 SS를 매칭시킨 결과를 ROI Pooling에 넣기 위해서 변형하는 것은 F.M의 정보를 훼손 시키지 않는 건가요? 아니면, 훼손되더라도 그 결과가 좋기 때문에 그냥 그렇게 ROI Pooling 사이즈에 일괄적으로 맞추는건가요?
SPP를 통해서 padding 된 이미지를 가지고 Annotation 파일의 정보와 비교해서 유사도를 측정할텐데 Annotation안에 있는 모든 구역의 정보와 비교하는 것인가요? 예) TV, 사람, 의자 사이즈가 홀수인 경우에는 다른 질문에 응답처럼 padding 한다고 되어있는데 다른 모든 경우에도 정보가 부족하다면 해당 공간을 0으로 채우는 건가요?
안녕하세요. mmdetection 뿐만 아니라 , mmsegmentation 에서도 적용을 해보고자 합니다. 이때 mmdetection에서 사용하는 from mmdet.datasets import build_dataset의 경우 mmsegmentation에서는 어떻게 import하는지 궁금합니다.
SS proposal 영역과 GT가 많이 겹칠 수록 그 이미지가 잘 탐지되었다는 것은 알겠습니다. 다만 하나의 예시로 SS proposal은 'TV'를 예측하고 GT의 경우에는 '사람'을 예측했다면 그것은 잘못된거라 생각하는데 GT에는 label 명이 명시가 되어있지만 SS proposal의 경우에는 그런 부분이 어떻게 설정되는가요? - 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. 강사님. yolov5(yolov8) val.py 결과 저장 질문드립니다. 아래와 같이 val.py 를 수행한 결과를 엑셀에 저장하려면 어떻게 해야 하나요? results = model.val()로 val을 수행하고, print(results.class_result(class_index))로 클래스의 precision, recall, map50, map50-95값을 확인할 수 있었습니다. 하지만 Images, Instances 값은 어디서 가져와야 하는지를 모르겠습니다... 그리고, conf_matrix = results.confusion_matrix.matrix로 cm을 가져왔는데, yolo val 에서 제공하는 box precision, box recall 값과 cm 을 통해 계산한 precision, recall 값에 차이가 있는데, 왜 그런지 모르겠습니다. yolo 문서 상으로는 box precision, recall은 IoU 만 중요시하고, class의 정답 유무는 중요시하지 않다고 하는데, 보고서나 발표자료에는 yolo의 box precision, reall을 평가지표로 삼아야 하는지, 계산한 precision recall 값을 지표로 삼아야하는지 모르겠습니다. 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
마지막에 bird -> frog 말고도 deer -> frog 도 잘못된것 아닌가요?? - 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, 좋은 컨텐츠 만들어주셔서 진심으로 감사드립니다. 수강 중 일반적인 질문하나 드리고 싶습니다. kaggle notebook도 설치되어있는 패키지가 자동적으로 계속 업데이트가 될텐데, 이 경우 이후에 현재 작동중인 코드가 실행되지 못할수도 있을거 같다는 생각이 듭니다. 이를 위해서 어떻게 제가 미리 조치를 하면 좋을까요? 가령, 강의에서 사용하신 특정 버전 라이브러리로만 구성된 kaggle kernel을 생성한다던가 이런 방법이 있는지 혹은 가능한지 궁금합니다. 감사합니다!
32 32 에서는 보다 작은 이미지들이 검출되고 4 * 4에는 보다 큰 이미지들이 검출된다고 말씀하셨는데. FC layer은 사이즈 마다 실행되는건가요? 예를들어 32 32에서는 사람이 검색되고 4 4에서는 자동차가 검출되었다고 했을 때 32 32에서도 FClayer가 수행이되고 4 4에서도 FClayer가 수행되서 결과로는 자동차 & 사람 모두가 검출되는 원리 인건가요?
