- 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.
예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지
sample_encoder_layer = EncoderLayer(512, 8, 2048) sample_encoder_layer_output = sample_encoder_layer(tf.random.uniform((64, 43, 512)), False, None) sample_encoder_layer_output.shape # (batch_size, input_seq_len, d_model) 해당 코드에서 아래 에러가 떴어요. 어떻게 조치하면 될까요? Only input tensors may be passed as positional arguments. The following argument value should be passed as a keyword argument: False (of type <class 'bool'>)
- 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.
AI 답변이 어느정도 편리할 수 있단 건 인정하지만, 질문 답변도 강의서비스에 포함된 것인데 어느 순간부터 강의제공자님의 직접답변은 달리지 않고 AI 답변만 달리네요. 그것만으로 전혀 충분하지 않은데 말이죠 그리고 AI 답변은 기존 데이터가 없으면 답변을 못해줍니다. 강의제공자로부터 피드백을 받을 수 있을 것을 기대하고 강의를 수강하는데 이렇게 질문답변 조차 제대로 해결이 되지 않고 있는 것은 문제라고 봅니다. 몇년 동안 강의를 걸어놓으 실 거면, 그리고 여러 API를 사용하실 거면 적어도 일년에 한번은 UI나 기능에 변화나 업데이트 가 있는지 확인하고 강의에 반영해주셔야 할 것 같은데 아직도 2022년 버전을 그대로 강의에 걸어두셔서 현재 UI와 완전달라 강의 진행이 제대로 안되고 있습니다. 이게 정말 제대로 되고 있는게 맞나요? 무료 강의도 아니고 돈내고 듣는 강의에서 기본적인 내용 업데이트 및 강의에 포함된 질문 답변조차 제대로 진행 되지 않는다는 건 매우 실망 스럽습니다. 강의 제공자님의 빠른 직접 답변과 피드백 부탁드립니다.
제목 그대로 입니다. 가장 최근에 업데이트 해주신게 벌써 2년전인데, 강의를 계속 걸어놓으시려면 적어도 매년 단위로UI 상태에 맞게 해당 부분만이라도 강의를 업데이트 해주셔야 할 것 같습니다.Mock server 부분 도저히 찾지못해 시간만 보내고 진척이 없습니다. 대체 어떻게 해야 하나요?
