173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
따라하면서 배우는 고박사의 유니티 하이퍼캐주얼게임 시리즈 02
강사님께서 하신대로 Constraint를 flexible로 했는데 일렬로 정렬이 되어버렸습니다. 전부 똑같이 한 것 같은데 왜 이렇게 될까요? flixble 대신에 컬럼을 지정하면 똑같은 모양으로 만들 수 있다는 것은 알고 있지만 이유를 알고 싶습니다. => 찾았습니다. 전체확대를 안해서 그런거였네요
미해결
내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)
requirements.txt 파일에 접근해서 pip install -r requirements.txt 해야하지 않습니까? 근데 이 파일에 접근이 안되는데 혹시 이유좀 알려주실 수 있나용 이것 구글에 쳐봐도 잘 모르겠어요 ㅜ 다운 받은 강의 자료를 지워서 새로 깔아도 안되고 파일 위치를 옮겨봐도 소용없어요. 그리고 dir로 디렉토리 띄워놓고 cd requirements.txt 칠때 탭으로 자동완성도 안되는거 보니 뭔가 연관이 있는거 같은데 알려주시면 감사하겠습니다
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
atom에서 script를 설치하라고 하시는데 atom에서 script가 없어서 무엇을 설치해야되는지 잘모르겠습니다. 다른 packages를 설치해야한다면 뭘 설치해야할까요?
미해결
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요 강사님 mmdetection 관련해서 이론적으로나 실무적으로나 항상 많은 도움 받고있습니다. 강의 내용을 바탕으로 mmdetection code를 작성하던 도중 질문사항이 생겨서요 ㅎㅎ mmdetection Mask R-CNN 모델을 이용하여 추론결과 아래 사진과 같이 mask, bbox 두가지가 나타나는데 bbox위에 나타나는 title(coin) 대신 변수를 표시하고 싶습니다. class name, confidence score 가 아닌 ID, pixel number를 표시하고 싶습니다. 제 코드는 다음과 같습니다. img_name = path_dir + '/' + file_list[i] img_arr= cv2.imread(img_name, cv2.IMREAD_COLOR) img_arr_rgb = cv2.cvtColor(img_arr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2.imshow('img',img) fig= plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(img_arr_rgb) # inference_detector의 인자로 string(file경로), ndarray가 단일 또는 list형태로 입력 될 수 있음. results = inference_detector(model, img_arr) #추론결과 디렉토리에 저장 model.show_result(img_arr, results, score_thr=0.8, title= bbox_color=(0,0,255),thickness=0.5,font_size=7, out_file= f'{save_dir1}{file_list[i]}') 이 결과 추론되는 사진은 다음과 같습니다 아래는 mmdetection/mmdet/core/visualization/image.py에 있는 imshow_det_bboxes 함수입니다. 아래 함수가 시각화 해주는 함수여서 해당 함수를 수정하면 될 것 같은데 아무리 뜯어봐도 어디를 고쳐야할 지 도저히 감이 오질 않습니다 ...ㅠㅠ def imshow_det_bboxes(img, bboxes, labels, segms=None, class_names=None, score_thr=0, bbox_color='green', text_color='green', mask_color=None, thickness=2, font_size=13, win_name='', show=True, wait_time=0, out_file=None): """Draw bboxes and class labels (with scores) on an image. Args: img (str or ndarray): The image to be displayed. bboxes (ndarray): Bounding boxes (with scores), shaped (n, 4) or (n, 5). labels (ndarray): Labels of bboxes. segms (ndarray or None): Masks, shaped (n,h,w) or None class_names (list[str]): Names of each classes. score_thr (float): Minimum score of bboxes to be shown. Default: 0 bbox_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`):Color of bbox lines. The tuple of color should be in BGR order. Default: 'green' text_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`):Color of texts. The tuple of color should be in BGR order. Default: 'green' mask_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`, optional): Color of masks. The tuple of color should be in BGR order. Default: None thickness (int): Thickness of lines. Default: 2 font_size (int): Font size of texts. Default: 13 show (bool): Whether to show the image. Default: True win_name (str): The window name. Default: '' wait_time (float): Value of waitKey param. Default: 0. out_file (str, optional): The filename to write the image. Default: None Returns: ndarray: The image with bboxes drawn on it. """ assert bboxes.ndim == 2, \ f' bboxes ndim should be 2, but its ndim is {bboxes.ndim}.' assert labels.ndim == 1, \ f' labels ndim should be 1, but its ndim is {labels.ndim}.' assert bboxes.shape[0] == labels.shape[0], \ 'bboxes.shape[0] and labels.shape[0] should have the same length.' assert bboxes.shape[1] == 4 or bboxes.shape[1] == 5, \ f' bboxes.shape[1] should be 4 or 5, but its {bboxes.shape[1]}.' img = mmcv.imread(img).astype(np.uint8) if score_thr > 0: assert bboxes.shape[1] == 5 scores = bboxes[:, -1] inds = scores > score_thr bboxes = bboxes[inds, :] labels = labels[inds] if segms is not None: segms = segms[inds, ...] mask_colors = [] if labels.shape[0] > 0: if mask_color is None: # Get random state before set seed, and restore random state later. # Prevent loss of randomness. # See: https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/5844 state = np.random.get_state() # random color np.random.seed(42) mask_colors = [ np.random.randint(0, 256, (1, 3), dtype=np.uint8) for _ in range(max(labels) + 1) ] np.random.set_state(state) else: # specify color mask_colors = [ np.array(mmcv.color_val(mask_color)[::-1], dtype=np.uint8) ] * ( max(labels) + 1) bbox_color = color_val_matplotlib(bbox_color) text_color = color_val_matplotlib(text_color) img = mmcv.bgr2rgb(img) width, height = img.shape[1], img.shape[0] img = np.ascontiguousarray(img) fig = plt.figure(win_name, frameon=False) plt.title(win_name) canvas = fig.canvas dpi = fig.get_dpi() # add a small EPS to avoid precision lost due to matplotlib's truncation # (https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/15363) fig.set_size_inches((width + EPS) / dpi, (height + EPS) / dpi) # remove white edges by set subplot margin plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1) ax = plt.gca() ax.axis('off') polygons = [] color = [] for i, (bbox, label) in enumerate(zip(bboxes, labels)): bbox_int = bbox.astype(np.int32) poly = [[bbox_int[0], bbox_int[1]], [bbox_int[0], bbox_int[3]], [bbox_int[2], bbox_int[3]], [bbox_int[2], bbox_int[1]]] np_poly = np.array(poly).reshape((4, 2)) polygons.append(Polygon(np_poly)) color.append(bbox_color) label_text = class_names[ label] if class_names is not None else f'class {label}' if len(bbox) > 4: label_text += f'|{bbox[-1]:.02f}' ax.text( bbox_int[0], bbox_int[1], f'{label_text}', bbox={ 'facecolor': 'black', 'alpha': 0.8, 'pad': 0.7, 'edgecolor': 'none' }, color=text_color, fontsize=font_size, verticalalignment='top', horizontalalignment='left') if segms is not None: color_mask = mask_colors[labels[i]] mask = segms[i].astype(bool) img[mask] = img[mask] * 0.5 + color_mask * 0.5 plt.imshow(img) p = PatchCollection( polygons, facecolor='none', edgecolors=color, linewidths=thickness) ax.add_collection(p) stream, _ = canvas.print_to_buffer() buffer = np.frombuffer(stream, dtype='uint8') img_rgba = buffer.reshape(height, width, 4) rgb, alpha = np.split(img_rgba, [3], axis=2) img = rgb.astype('uint8') img = mmcv.rgb2bgr(img) if show: # We do not use cv2 for display because in some cases, opencv will # conflict with Qt, it will output a warning: Current thread # is not the object's thread. You can refer to # https://github.com/opencv/opencv-python/issues/46 for details if wait_time == 0: plt.show() else: plt.show(block=False) plt.pause(wait_time) if out_file is not None: mmcv.imwrite(img, out_file) plt.close() return img 감사합니다
해결됨
파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트
AssertionError at /post/ The `.create()` method does not support writable nested fields by default. Write an explicit `.create()` method for serializer `instagram.serializers.PostSerializer`, or set `read_only=True` on nested serializer fields. 저 오류로 프로젝트 2번 갈아 엎었는데 똑같은 곳에서 계속 막히네요.
해결됨
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하십니까 교수님 최근 진행중인 프로젝트 수행을 위해서 강의를 듣고 있는 학생입니다. 현재 depth camera 를 이용하는 딥러닝 프로젝트를 진행하며 여러가지 오픈소스를 찾던 중 ssd-mobilenet 을 PASCAL VOC 로 학습한 것과 같은 알고리즘 ssd-mobilenet를 사용하여 COCO dataset으로 학습된 것을 봤습니다. 만약 오픈 소스를 사용하는 입장이면(학습하는 시간을 고려하지 않았을 때) 무조건 데이터 분류가 많고, 사진 당 오브젝트 수가 많은 COCO 데이터셋이 학습된 소스가 좋다고 생각하는데 혹시 다른 차이가 있을까 궁금해서 이렇게 질문드리게 되었습니다 학습 분류가 많을수록 FPS 에 의한 차이가 있나요? 학습 분류가 많을수록 특정 사물에 대한 detection 성능의 차이가 있을 수 있나요? - 예를 들어 person 데이터만 필요할 때 PASCAL VOC, COCO 또는 open image 를 사용할 때 성능 차이가 발생하나요? 다른 차이가 있을까요? 강의는 항상 잘 듣고 있습니다. 덕분에 다양한 프로젝트를 진행하여 취업까지 연결할 수 있었습니다. 아직 반정도 남았지만 분발하여 꼭 완강하도록 하겠습니다. 감사합니다!!
미해결
파이썬 무료 강의 (기본편) - 6시간 뒤면 나도 개발자
함수 자체에는 문제가 없는 것 같은데 실행을 하면 사진과 같이 나옵니다.. 대체 어디가 틀렸는지 모르겠습니다ㅠㅠ
해결됨
[딥러닝 전문가 과정 DL1101] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨1
[딥러닝 전문가 과정 DL1101] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨1 이랑 기초대수학 이수중인데, 수강기한 조금만 더 늘려주실 수는 없을까요? ㅠㅠ 생각보다 3개월이 짧네요... .
해결됨
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
파이썬래퍼 XGBoost가 기존에 하던 예제들과 좀 차이가 나서 이해하는데 어려움이 좀 있는데 현업에서 좀 많이 쓰이는 편인가요? 아니면 사이킷런 래퍼 XGBoost만 이해할정도가 되도 지장이 없을까요 ?
미해결
[C#과 유니티로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part7: MMO 컨텐츠 구현 (Unity + C# 서버 연동 기초)
안녕하세요. 선생님 강의에 많은 도움을 얻고 있는 학생입니다. 다름이 아니라 제가 이전에 3D로 적 캐릭터 구현을 할때 unity navmesh로 target을 찾았던 경험이 있습니다. 이번 강의도 A*알고리즘을 기반으로 만들어진 unity navmesh를 활용할 줄 알았습니다. 하지만 직접 구현한 A*알고리즘을 사용하는것을 보고 현업에서는 unity navmesh를 사용을 안하는지에 대한 궁금증이 생겨서 이렇게 질문을 남깁니다. 또 현업에서 어떠한 경우에 navmesh를 사용하고, 직접 길찾기 알고리즘을 사용하는지 궁금합니다.
미해결
안녕하세요. 다름이 아니라 AI HUB에 올라와 있는 k-pop 덴스 데이터 셋을 활용해 key point detection을 해보고 싶어서 질문드립니다. https://aihub.or.kr/aidata/34116 해당 데이터 셋을 보면 뭐 이름은 영상 데이터 셋으로 올라왔는데 파일은 jpg 파일이랑 json 파일로 구성되어 있구요. 이게 파일을 또 살펴보면 jpg파일이 정면 좌우 대각선 방향에서 찍혀있는 사진으로 구성되어 있는데 데이터를 입력할 때 유의해야할 점이있을 까요? 정면에서 하는 것 밖에 못한다든가 또 이렇게 jpg 파일로 학습 시킨 모델로 영상도 나중에 예측?할 때 활용할 수 있나요?
해결됨
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
n_estimators와 같은 하이퍼 파라미터를 고려할 땐 무조건 예측 성능이 높게 나오는 하이퍼 파라미터를 선택하는것이 옳나요?
미해결
[C#과 유니티로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part7: MMO 컨텐츠 구현 (Unity + C# 서버 연동 기초)
안녕하세요. 파트7을 다 끝내고 복습겸해서 파트4의 코드를 베이스로 삼아 간단한 3D 멀티플레이 게임을 만들어 보려고 하는데요 2D에서는 타일맵을 텍스트파일로 뽑아와서 플레이어 등이 갈 수 있는지 없는지를 0과 1의 구분으로 판단할 수 있었지만, 3D로 충돌처리를 해보려고 하니 맵을 어떻게 뽑아오고, 3D끼리는 어떻게 해야할지 모르겠습니다 ㅠ 구현해보고 싶은건 1. 플레이어를 원기둥으로 만들고 플레이어들끼리 서로 충돌해서 겹치지 못하도록 구현 2. 맵에 존재하는 건물(Box) 등 장애물 정보를 서버가 참조할 수 있도록 가지고 있게 하여 이동 패킷을 받고 해당 좌표에 갈 수 있는지 여부를 판단 일단 3D 맵은 어떻게 뽑아올 것이며, 서버 코드에서 3D 물체끼리 충돌 처리를 어떻게 해야할 것인지가 문제인데 이 부분은 어떻게 구현을 해야할지 조언 부탁드립니다 ㅠ
미해결
[C#과 유니티로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part7: MMO 컨텐츠 구현 (Unity + C# 서버 연동 기초)
안녕하세요. 강의 내용 중 몬스터 ai 처리 중 update에 tickcount 사용하여 시간 체크를 하는 로직을 jobtimer로 변경하였는데요. 개인적인 생각으로는 jobtimer로 변경하여도 결과적으로는 호출 주기가 길어졌을 뿐 시간을 체크해서 처리하는 방식은 그대로라고 생각됩니다. jobtimer로 update하는 이유는 실행횟수를 줄이기 위함이라고 이해해도 될까요?
해결됨
Do It! 장고+부트스트랩: 파이썬 웹개발의 정석
- 학습에 관련된 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. post_list.html에서는 변수를 소문자로 변환한 모델명 + _list 로 사용했는데 post_detail.html에서는 변수를 소문자로 변환한 모델명(post)로 사용한건가요? 어떤 방식으로 하는건지 설명이 없어서요...
해결됨
남박사의 파이썬 기초부터 실전 100% 활용
비전공자이고, 파이썬은 처음 접합니다. 현재 문자열 메서드까지 들었는데.. 함수들을 일일히 필기하면서 들어야 할까요? 강의 노트가 따로 있나요?ㅠㅠ 아니면 그냥 쭉 보면 되는 것인지.. 학습을 어떻게 해야할지 모르겠습니다...
미해결
[C#과 유니티로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part4: 게임 서버
1. 이동 등등 까지 해서 너무 좋은거같아요 이 이후에는 패킷 추가 하고 하는 방식으로 무기 선택 공격 피격 같은건서버에서 players list 에서 좌표 가지고 와서 피격 처리후 클라로 보내주는건가요? 아니면 클라에서 나 맞았어 라고 서버로 보내서 서버에선 Broadcast만 해주는건가요 ? 2. 또 강의 중에 들었던 프로토콜 버퍼 나 플랫 버퍼 같은 라이브러리를 이용해서 만들수도 있다고 하셧는데 지금 코드에서 수정 해서 만들어 봐도 될까요? 3. 지금은 서버 이긴한데 자체 컴퓨터 안에서만 돌아가는거 같아요. 노트북이나 쓰고있는 pc ip를 그냥 넣어서 다른 pc에서 접속으로 해도 될까요 수정이 많이 필요한가요?? 따로 강의는 없는거같아서 혼자 해보려고 해요.
미해결
[C#과 유니티로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part3: 유니티 엔진
음...벡터라는게 방향과 크기?로 알고 있는데 두 점 사이에서 나의 위치를 기준으로 얼마 만큼의 거리를 이동하려고 할 때 항상 노멀라이즈로 단위벡터로 만들어 주는 이유가 거리만 알고 있기 때문에 매그니튜드로 거리만을 구해준 다음에 단위벡터로 만들어서 방향만을 명시해주고? 시간과 속력을 곱해줘서 가고 싶은 목적지로 가는?? 걸로 이해 해도 괜찮을까요? 벡터 너무 어렵네요 ㅜ
해결됨
[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
드롭아웃은 학습시에만 사용해야한다고 하였는데, 그렇다면 검증 및 Test를 진행할때 model.eval()을 해주면 드롭아웃이 자동으로 비활성화 되는 것인가요?? 아니면 따로 설정을 해주어야 하는건가요??
해결됨
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 백엔드와 웹기술 입문 (파이썬 중급, flask[플라스크] 로 이해하는 백엔드 및 웹기술 기본) [풀스택 Part1-1]
Figure.set_name("figure") print(Figure.name, Circle.name ) 여기서 빨간부분이 궁금한데요 저는 여기서 Circle클래스 객체가 생성이 안되어있다고 생각되어 이해가 안되는 부분입니다. Figure클래스의 객체만 생성된상태에서 어떻게 Circle.name 으로 접근이 가능한가요? 아래의 Circle.set_name("Circle")로 객체생성되어야 Circle.name 을 사용할수있지않나요?
