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미해결[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
강의자료를 크리애플 홈페이지에서 찾을 수 없네요..
강의자료를 크리애플 홈페이지에서 찾을 수 없네요..강의자료를 받을 수 있는 곳을 상세히 설명해주세요..강의자료를 받을 수 있는 페이지 링크라도 달아주세요..IOT 라즈베리파이 관련 강의자료 부탁합니다..
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해결됨딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
Sigmoid 함수의 특성
안녕하세요 교수님!섹션 2의 딥러닝 모델에서 활성화 함수의 적용 강의에서 의문점이 생겨서 작성합니다.Sigmoid 함수의 특성에서 평균값이 0.5, 즉 0이 아니라서 Gradient Update가 지그재그 형태로 발생한다고 하셨는데.. 이 부분이 이해가 잘 되지 않습니다.입력값의 크기가 양으로 크거나 음으로 클 때 기울기가 0에 가까워서 Gradient Update가 적어진다는 것은 알겠습니다. 하지만 입력값을 넣었을 때의 시그모이드 출력값의 평균과 Gradient Update가 어떤 관계인지가 이해가 되지 않습니다ㅜ시그모이드를 미분한 함수가 시그모이드 출력값을 입력값으로 넣는게 아닌데... 왜 지그재그로 발생하는 것인가요.....?감사합니다!
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해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Fast Rcnn에서 ROI Pooling 매핑하기
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.
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Ultralytics Yolo v3 Onnx PostProcessing C++ 코드
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.
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미해결Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득
dense layer 개수
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.
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요! Mac OS관련 질문입니다.
저는 Mac OS로 강의를 시청하고 있어서 실습을 하는데 어려움을 겪고 있습니다.git bash를 설치하고 캐글과 연결하는 방법을 따로 알려주실 수 있나요.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
안녕하세요 교수님 alexnet 구현중에 질문 있습니다.
논문에서 가중치 초기화를 할때, 평균은 0 이고 표준편차가 0.01이라고 하였는데 위와 같이 구현했는데, 성능이 너무 좋지 않아서요.혹시 잘못된것이 있을까요?
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Anchor Box를 Reference 로 해야하는 이유가 궁금합니다!
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..!
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
안녕하세요 1*1 conv 강의 동영상 13분45초에 질문있습니다.
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.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
CNN에 대한 질문이 있습니다.
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.
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미해결Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득
Category1. 기본 모델 만들기
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.
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
0.3 이상이지만 Ground Truth가 아닌경우
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!
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
model.evaluation 진행시 loss 문의
안녕하세요.유익한 강의 항상 감사합니다.모델을 Train/Vaild 한 후, 낮은 Loss값(0에 가까운)과 높은 Accuracy 값이 나와서 Train이 잘 되었구나 라고 생각했는데요.model.evaluation을 진행해보니 생각보다 높은 Loss와 상대적으로 Train때 보다 낮은 Accuracy가 나왔습니다.108/108 [==============================] - 15s 134ms/step - loss: 2.5198 - accuracy: 0.7227loss가 저렇게 높을 수도 있나요? Train 진행시 첫번째 Epoch에서도 loss가 높듯이 model.evaluation 첫번째 epoch(?)에서도 loss가 높은걸까요? 감사합니다.
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미해결Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득
안녕하세요 죄송하지만, 연장 문의드립니다.
강의를 신청해놓고 못듣고 있다가, 마감기한에 몰려서 최근에 수강중에 있습니다..딥러닝 기초 강의로 정말 큰 도움이 되는 것 같아서 꼭 완강을 하고 싶은데,죄송하지만 연장이 가능할까요??... 감사합니다.
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해결됨딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
안녕하세요 교수님. 커스텀 데이터 로더 만들기에서 질문 있습니다.
교수님께서 작성하신 커스템 데이터로더를 이해하고 있는데요.이 코드를 아무리 실행해도, label의 값이 CAT이 나오지 않습니다.next가 다음 batchSize만큼 가져오는것이라고 생각했는데, 왜 아무리 실행해도 계속 같은 값이 나올까요?만약 인덱스 값을 빼게 되면 이미지의 픽셀값이 다르게 나오는것을 확인할수있었습니다.
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
detect.py 오류
안녕하세요 박사님 덕분에 수업 너무 잘 듣고있습니다!다름이 아니라 제가 인턴때 환경에서 해볼려고 code를 돌리는 도중 C:\workspace\yolo_oxford\yolov3>python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data C:/workspace/yolo_oxford/ox_pet/ox_pet.yaml --weights yolov3.pt \ --name pet --exist-ok이 과정에서 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ptj99\anaconda3\envs\ox_petyolo\lib\site-packages\requests\compat.py", line 11, in <module> import chardetModuleNotFoundError: No module named 'chardet'During handling of the above exception, another exception occurred:Traceback (most recent call last): File "C:\workspace\yolo_oxford\yolov3\train.py", line 43, in <module> import val as validate # for end-of-epoch mAP File "C:\workspace\yolo_oxford\yolov3\val.py", line 39, in <module> from models.common import DetectMultiBackend File "C:\workspace\yolo_oxford\yolov3\models\common.py", line 21, in <module> import requests File "C:\Users\ptj99\anaconda3\envs\ox_petyolo\lib\site-packages\requests\__init__.py", line 45, in <module> from .exceptions import RequestsDependencyWarning File "C:\Users\ptj99\anaconda3\envs\ox_petyolo\lib\site-packages\requests\exceptions.py", line 9, in <module> from .compat import JSONDecodeError as CompatJSONDecodeError File "C:\Users\ptj99\anaconda3\envs\ox_petyolo\lib\site-packages\requests\compat.py", line 13, in <module> import charset_normalizer as chardet File "C:\Users\ptj99\anaconda3\envs\ox_petyolo\lib\site-packages\charset_normalizer\__init__.py", line 23, in <module> from charset_normalizer.api import from_fp, from_path, from_bytes, normalize File "C:\Users\ptj99\anaconda3\envs\ox_petyolo\lib\site-packages\charset_normalizer\api.py", line 10, in <module> from charset_normalizer.md import mess_ratio File "charset_normalizer\md.py", line 5, in <module>ImportError: cannot import name 'COMMON_SAFE_ASCII_CHARACTERS' from 'charset_normalizer.constant' (C:\Users\ptj99\anaconda3\envs\ox_petyolo\lib\site-packages\charset_normalizer\constant.py)이러한 오류가 떳네요ㅜ 제가 궁금한건 여기서 import를 다 일일히 해야하는건가요? 제가 만든가상환경에서 yolov3에 requirements.txt를 pip 했는데도 이러한 문제가 생겨서요... 긴글 읽어주셔서 감사합니다
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해결됨딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
안녕하세요 교수님 코드 부분 질문있습니다.
show_pixel_histogram(images_array[0])값이 실행할때마다 항상 다른 히스토그램을 보여주고있습니다.실행할때마다 batch_size만큼 다음 batch로 넘어가기 때문에 히스토그램 값이 달라지는것이 맞는지 여쭤보고 싶습니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
흑백 이미지 데이터 셋에 관련된 질문입니다.
안녕하세요. 선생님정말 질 좋은 강의를 들을 수 있어서 행운이라고 생각합니다. CatnDog_Sequence기반으로 개인적으로 Modify하여 공부를 해보고 있습니다.제가 갖고 있는 이미지는 흑백 이미지 인데요.image = cv2.imread("D:\\Lens_image_data\\test\\test_set\\sort1\\1.BMP", cv2.IMREAD_ANYCOLOR) print(image.shape)shape을 print해보았을 때, (1548, 1544)으로 RGB 3채널이 아닌 것도 확인하였습니다.1) 따라서 Image_Batch 배열 진행 시에도 뒤에 3채널은 빼고 넣었으며,image_batch = np.zeros((image_name_batch.shape[0], IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), dtype='float32')2) 이미지를 cv2로 읽어올 때도 아래와 같이 변경해보았습니다.image = cv2.imread(image_name_batch[image_index], cv2.IMREAD_UNCHANGED)이렇게 되면 shape이 (64, 224, 224) (64,) 이렇게 나오는데, 흑백 이미지로 할 때는 상기와 같이 바꾸는게 맞는 것인지 궁금합니다.
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해결됨딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
안녕하세요 교수님 CIFAR10의 픽셀 크기에 대해서 질문있습니다.
강의 1분 20초에 IMAGE_SIZE = 32로 설정하여 Feature Extractor의 마지막 layer의 크기가 (1,1,512)가 나와 학습이 원할하게 잘 안된다고 하셨습니다.그래서 IMAGE_SIZE를 64로 설정하셨는데, CIFAR10의 픽셀개수를 강제로 64개로 바꿔주면 화질이 더 안좋다고 하셨는데,저의 생각은 픽셀개수가 더 많아짐으로 화질이 더 좋은것이 아닌가 라는 생각이 들었습니다. 혹시 Interpolation 때문에 화질이 더 안좋아진다고 생각해도 될까요?
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해결됨딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
안녕하세요 교수님. shift에 관해서 질문있습니다.
width_shift와 height_shift가 서로 반대로 실행이되는거같습니다.혹시 단순한 오류인걸까요?