안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라 augmentation을 설명하는 부분에 아래 경로가 사라진 것 같아 말씀드립니다!https://www.sciencenews.org/wp-content/uploads/2020/03/033120_HT_covid-cat_feat-1028x579.jpg

3.x가 아니라 2.x로 실습하는 이유가 있나요?둘 사이에 차이가 큰 가요? 코랩 파이썬이 3.12로 업그레이드 되어서 설치가 잘 되지 않습니다.mmcv-full 설치에서 텍스트 입력 칸이 생기고 여기서 진행이 안됩니다.

안녕하세요 강사님, 좋은 강의 감사히 듣고 있습니다. 다름이 아니라, old colab에서 new kaggle로 수정 후 실습을 하는 과정에서 faster rcnn의 mm_faster_rcnn_train_coco_bccd 파일을 실행하고 있었습니다.다음의 코드에서 동일한 에러가 발생합니다.중간에 학습을 하는 코드train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) 와테스트셋을 평가하는 코드metric = dataset.evaluate(outputs, metric='bbox')를 실행한 결과, 다음의 에러코드가 출력됩니다.--> 314 res.dataset['info'] = copy.deepcopy(self.dataset['info']) 315 res.dataset['images'] = [img for img in self.dataset['images']] 316 KeyError: 'info'제가 열심히 검색하며 추가 조사를 해본 결과,epoch를 기본으로 설정한 12회를 다 돌고 나서 bbox를 evaluate하는 과정에서 에러가 나는 것 같습니다.annotation파일들인 train.json 파일과 test.json파일에 info의 키가 없어서 에러가 발생한 것 같다... 라는 결론에 이르렀는데 강사님께서 보시기에 무엇이 문제인지 궁금하여 질문드립니다.궁극적으로 해결을... 어떻게 할지도 고민이 좀 많이 됩니다.PS. 구글 서치와 챗지피티 프롬프트 질문 결과, 에러의 원인은 mmdetection >= 2.28.0 버전에서 pycocotools 2.0.x 이상을 사용할 때 이 오류가 보인다는 의견이 있었고pycocotools는 내부적으로 딥카피(copy.deepcopy(self.dataset['info']))를 사용하기 때문에, 필드 누락이 바로 Error로 이어지지 않았나... 까지 찾았습니다.

5k모니터로 보고있는데 강의 화질이 별로라 화면상에 코드가 깨지는게 참다참다 더이상 못봐주겠네요.. 강의보다 눈 나빠질거같습니다2025년도 8월 5일에 촬영하셧는데대체 어떻게 녹화를하신건지..고화질로 녹화 하시고 인코딩하셔도 용량얼마 안될텐데.. 아쉽네요

안녕하세요, 강의 너무나 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 지금 제가 듣고 있는 mm_faster_rcnn_train_kitti를 다루고 있는 수업에서 old colab버전과 new kaggle 버전을 비교하는 과정에서 차이가 있는데, 이것이 저와 같이 컴뷰터 비전이 처음인 사람들에게 너무 큰 이슈여서 강사님께 이 부분을 개선시키면 어떨까 제안드리고픈게 있어서 제보드립니다. old colab 버전에는 ms coco데이터셋의 annotation 버전에서 변환한 mmdetection의 중립데이터형태 (mid point)에 대한 텍스트와 이미지를 활용한 설명이 꽤 자세하게 들어가 있는데, kaggle버전으로 넘어오면서 이 셀이 통째로 사라진듯하여 kaggle 버전에도 이것을 넣어주시는건 어떨까요? 강의를 봐도 이해가 가지 않아 여러번 돌려보다가 찾아서 제보드립니다.

최고의 강의 너무나 감사합니다.설치 시 에러가 있어 문의드립니다.!cd /content/automl/efficientdet; pip install -r requirements.txt note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ------------------------------ import inference # 강의영상에는 from keras import anchors 이지만 efficientdet 패키지의 keras 모듈이 tf2 로 변경됨. from tf2 import efficientdet_keras model = efficientdet_keras.EfficientDetModel(config=config) model.build((None, None, None, 3)) print('#### checkpoint name:', tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.summary() ValueError: File format not supported: filepath=/content/efficientdet-d0/model. Keras 3 only supports V3 `.keras` and `.weights.h5` files, or legacy V1/V2 `.h5` files. 

안녕하십니까 선생님.강의를 열심히 듣고 있던 중, 문득 그런 궁금증이 생겼습니다.코스매틱 브랜드 중, 여성들의 '아이브로우' 같은 경우 어떻게 객체 인식을 해줄 수 있을까? 에 대한 의구심이 들었습니다.'흑갈색', '갈색' 이거를 사람 육안으로 파악해도 색상보다는 텍스트로 인식하는 것이 더 빠른데, 이런 것은 어떻게 객체 인식을 하면 되는건가요? 바코드, 텍스트 이런 것들이 주어져 있지 않고, 오로지 색상만으로 구분 할 수 있습니까? 이런 것들에 대한 인식의 정확도를 99% 까지 올릴 수 있는지 궁금합니다.빛의 반사, 포장지, 동그란 형태의 케이스에 대한 예외가 떠오릅니다.

스크래치, 깨짐 등 다수의 이상 탐지를 위한효과적인 방법이나 적용할 기술이 있을까요?집중적으로 공부하고 싶습니다. 다음 주제에 관심이 있지만 (CNN 다중 분류, 세그먼테이션, yolo 객체인식)좀 더 구체적인 조언을 들을 수 있다면 좋겠습니다.

안녕하세요 강사님 무료로 강의를 해주신 덕분에 이해를 잘하면서 따라왔습니다 감사합니다. 다름이 아니라 해당 강의의 2:45에서 질문이 하나 있습니다. 단순한 것인데 궁금한 것이 각각의 RGB채널에 대해서 피처맵 F1r, F1g, F1b가 나오게 되는데 이 피처맵들을 다 더하는 이유가 무엇인가요? 단지 색을 표현하기 위해서는 RGB가 있어서 이 세 개의 조합으로 색을 표현하기 때문에 각각의 피처맵을 더해서 표현되어야한다는 관점인건가요?

안녕하세요. OpenCV관련 질문이 있습니다.로컬 컴퓨터에서 OpenCV를 사용해서 학습을 하려고 합니다. CoLab이나 kaggle과 같은 GPU환경이 아니어도 학습을 할 수 있을까요?파이썬이 아닌 C# 또는 Java로도 진행할 수 있을까요?  대부분의 OpenCV 관련 강의는 파이썬으로 진행되어서 다른 언어로 진행하면 문제가 발생하진 않을까 고민 중입니다. - 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. Fast R-CNN 강의를 들으며 이해가 잘 되지 않는 부분이 있어 질문드립니다. 원본 이미지를 800×800으로 입력하고, (1) Selective Search로 생성한 region proposal과 (2) CNN을 통해 얻은 feature map을 합치는 과정을 저는 RoI Projection이라고 이해했습니다. Q1. 그런데 region proposal 결과가 왜 원본 이미지와 달리 500×700 크기로 나오는지 궁금합니다.Q2. 또한 feature map은 원본 이미지 전체(800×800)를 커버하는 반면, region proposal은 앞선 질문처럼 이미지 일부(500×700)만을 다룹니다. 그런데도 RoI Projection을 적용했을 때, region proposal이 feature map 전체에 반영된 것처럼 보이는 그림이 이해되지 않습니다. 강의 자료에는 5x7 혹시 이는 그림의 단순화/오류인지 궁금합니다. Q3. 추가적으로, Fast R-CNN과 Faster R-CNN은 네트워크 학습을 기반으로 하기 때문에 단순히 입력 이미지에 바운딩 박스를 그리는 것 외에도 라벨링 과정이 필요할 것 같습니다. 이러한 라벨들이 어떻게 생성되는지에 대한 추가 강의도 있으면 좋겠습니다. (예: Fast R-CNN은 최종 예측을 위한 라벨, Faster R-CNN은 RPN 단계와 최종 예측을 위한 라벨) 읽어주셔서 감사합니다.  

안녕하세요 강사님 섹션 2의 CNN 실습(100_CIFAR10_CNN.ipynb) 관련하여 질문드립니다.아래 코드에서는 train_loss에 배치별 loss를 누적한 뒤,  for문이 끝나면 train_loss /= len(train_data) 로 평균을 계산하고 있습니다.그런데 loss.item()은 이미 각 배치에서 평균이 적용된 스칼라 값입니다. 따라서 다시 전체 데이터 개수(len(train_data))로 나누면 이중으로 평균이 계산되는 것 같습니다. 그래서 저는 train_loss += loss.item() * x.size(0) 형태로  배치 손실의 합계를 누적한 뒤, 마지막에 전체 데이터 수로 나누는 방식이보다 정확하다고 생각하는데, 혹시 어떻게 생각하실까요? 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다.  for x, y in train_loader: # 훈련 데이터셋을 배치 단위로 순회 x, y = x.to(device), y.to(device) # 배치 데이터를 현재 디바이스로 이동 optimizer.zero_grad() # 이전 그라디언트를 초기화 z = model(x) # 모델을 통해 예측값 계산 loss = criterion(z, y) # 예측값과 실제 레이블 간의 손실 계산 train_loss += loss.item() # 손실 누적 y_pred = z.argmax(1) # 가장 높은 예측값의 인덱스를 정답으로 선택 train_acc += (y_pred == y).sum().item() # 정확히 예측된 개수 누적 loss.backward() # 손실에 대한 그라디언트 계산 optimizer.step() # 모델의 가중치 업데이트 train_loss /= len(train_data) # 평균 훈련 손실 계산 train_acc /= len(train_data) # 평균 훈련 정확도 계산 LOSS.append(train_loss) ACC.append(train_acc)

안녕하세요강의를 듣다보니 train epoch의 metric은 초기에0.0으로 선언하고validate epoch의 metric은 0으로 선언하는 것을 볼 수 있었습니다.혹시 담겨진 어떤 의미가 있을까요?

''' 질문 내용 강의 수강하며 따로 코드 수정없이 실행해보며 이해해보는 중입니다. 아래와 같은 에러가 나서 수정해보고자 하는데 에러 해결이 안되어서 여쭤봅니다. 상기의 ''' ######### 실행 코드 from torch.optim import Adam BATCH_SIZE = 32 INPUT_SIZE = 28 # train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=4 ) # val_loader = DataLoader(val_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=4) # model, device, optimizer, loss 함수 생성. model = create_simple_linear_model(input_size=INPUT_SIZE, num_classes=10) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # Trainer 객체 생성. trainer = Trainer_01(model=model, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, train_loader=train_loader, val_loader=val_loader, device=device) #fit() 을 호출하여 학습과 검증을 epochs 수 만큼 반복 수행. trainer.fit(epochs=10) ########### 에러내용 --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_36/3815854863.py in <cell line: 0>() 8 model = create_simple_linear_model(input_size=INPUT_SIZE, num_classes=10) 9 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') ---> 10 optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001) 11 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() 12 /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/optim/adam.py in init(self, params, lr, betas, eps, weight_decay, amsgrad, foreach, maximize, capturable, differentiable, fused) 97 fused=fused, 98 ) ---> 99 super().__init__(params, defaults) 100 101 if fused: /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/optim/optimizer.py in init(self, params, defaults) 375 376 for param_group in param_groups: --> 377 self.add_param_group(cast(dict, param_group)) 378 379 # Allows cudagraph_capture_health_check to rig a poor man's TORCH_WARN_ONCE in python, /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/_compile.py in inner(*args, **kwargs) 25 disable_fn = getattr(fn, "__dynamo_disable", None) 26 if disable_fn is None: ---> 27 import torch._dynamo 28 29 disable_fn = torch._dynamo.disable(fn, recursive) /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/_dynamo/__init__.py in <module> 1 import torch 2 ----> 3 from . import convert_frame, eval_frame, resume_execution 4 from .backends.registry import list_backends, lookup_backend, register_backend 5 from .callback import callback_handler, on_compile_end, on_compile_start /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/_dynamo/convert_frame.py in <module> 31 from torch._C._dynamo.guards import GlobalStateGuard 32 from torch._dynamo.distributed import get_compile_pg ---> 33 from torch._dynamo.symbolic_convert import TensorifyState 34 from torch._guards import compile_context, CompileContext, CompileId, tracing 35 from torch._logging import structured /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/_dynamo/symbolic_convert.py in <module> 28 from torch._guards import tracing, TracingContext 29 ---> 30 from . import config, exc, logging as torchdynamo_logging, trace_rules, variables 31 from .bytecode_analysis import ( 32 get_indexof, /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/_dynamo/trace_rules.py in <module> 3264 "torch.distributed._composable.replicate", 3265 } -> 3266 if not torch._dynamo.config.skip_fsdp_hooks: 3267 LEGACY_MOD_INLINELIST.add("torch.distributed.fsdp._fully_shard") 3268 AttributeError: partially initialized module 'torch._dynamo' has no attribute 'config' (most likely due to a circular import)

안녕하세요파이토치 강의 잘 듣고 있습니다.이전 글을 봤을 때,객체 탐지 구현하는거 계획중이라고 들었는데,혹시 진행되고 있는지, 한다면 언제쯤 강의 오픈하는지 여쭙고자 합니다 !

안녕하세요! 강의 너무 잘 듣고 있습니다. 파이썬 언어 정도만 이해한 상태에서 해당 강의를 수강하고 있습니다.딥러닝에서 퍼셉트론이 가지고 있는 정의와 은닉층을 통과하면서 '무언가'를 학습하고 output으로 결과를 도출해낸다.이런 학습 과정을 도와주는 여러 모듈들이 있으며 이는 nn.module이 있다. 정도로 이해 후 현재 Framework2 를 수강중에 있습니다.여기서 이해가 어려운 부분들이 있습니다.이미지 시각화 부분train_data에서[0][0]과 [0][1]은 이미지와 labes로 이미 페어가 된 자료라고 인지하면 될까요? show_images함수에서 class_names도 원래 약속되어있던 이름을 사람이 인지하기 좋게 이름만 매칭시켜준 것일까요?Linear 모델 생성 부분SimpleLinearModel_01 클래스가 초기화를 통해서 linear_01 -> 활성화 함수 -> linear_02 ->활성화 함수 -> linear_03 = output 으로 각 레이어를 지나가는 단계임은 인지가 되나, 왜 점차 features가 줄어드는가? 와 무엇을 학습하면서 layer를 지나가는가? 가 이해가 안됩니다. 결국 10개의 feature로 줄인다는것이 최초에는 28*28롤 784로 한 이미지의 pixel 갯수로 infeture로 받았으니 마지막에는 10개의 픽셀이 남는다는 것으로 이해되는데, 어떤 핵심(?) 또는 학습한 픽셀을 남기게 되는것인가? 가 궁금합니다.처음으로 학습하여 '무엇을 모르는가?' 에 대한 확신이 없어 질문이 조금 난잡하나, 꼭 이해하고 싶어 질문드립니다.추가로 제가 이해가 부족하다고 판단되는 부분이나 추가학습 부분 추천해주시면 감사하겠습니다.감사합니다!

 혹시 원래 import시 대량의 시간이걸리는 것 일까요?import 후 전체적으로 따라가려했으나, 진행이 더뎌져서 학습이 더뎌지는 중이여서 문의드립니다.특정 세팅이 잘못되어있는 것인지... 궁금합니다! 감사합니다.

CNN위주의 강의인데 RNN과는 아에 다른 영역인가요?

논문에 나온대로 style representation의 normalization을 진행한다면gram_matrix에서 div는 삭제하고 mseLoss를 구한 후 4*b*c^2*(h*w)^2를 수행해주면 되는걸까요

선생님 안녕하세요 혹시 이 강의는 tensorflow 로 만들어진 강의인가요? 선생님의 torch cnn강의를 듣고도 이 강의를 들을 수 있는 것인지, 아니면 tensorflow 강의를 들어야만 이 강의를 들을 수 있는것인지 궁금합니다.