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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Ultralytics YOLOv3 질문드립니다.
안녕하세요 선생님, 저는 선생님의 cnn 강의와 컴퓨터 비전 강의를 수강중인 대학원생입니다. 다름이 아니라, Ultralytics YOLOv3 에 대해 궁금한 점이 있는데요, 제가 연구를 위해 train / validation / test 로 6 : 2 : 2 비율로 데이터셋을 구성했습니다. 그런데, 학습을 진행하고 보니, train.py가 학습, test.py가 evaluation, detect.py가 test에 해당하는 것 같았습니다. 여기서 제 질문은, 그렇다면 train.py에서는, train, val, test 폴더 경로를 입력하는 .yaml 파일에서 train 폴더경로와 val 폴더경로를 학습에 활용하는 것인가요? 소스 코드 자체는 test.py를 validation으로 쓰고, train.py에서는 train과 validation을 어떤 비율로 나누었는지 알려주지 않는 것 같았습니다. (만약 train.py가 .yaml 파일에서 train 폴더경로만 사용하는 거였다면, 제가 학습을 다시 진행해야 해서요 ㅠㅠ) Ultralytics YOLOv3가 정확히 어떤 방식으로 데이터를 분할하고, 학습에 어떻게 활용하는지 자세하게 알려주시면 정말 감사하겠습니다! 항상 좋은 강의 진심으로 감사드립니다.
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제 프로젝트에 어떤 모델을 사용해야 할지 질문 드립니다
안녕하십니까 교수님 현재 저는 파이썬 프로젝트에 외부 카메라를 연결하여 실시간으로 물체를 디텍팅 하는 프로젝트를 수행중입니다 파이썬 프로젝트는 외부 카메라 2대를 사용해 가져온 영상을 Open CV 사용해 전처리 하고 해당 이미지에서 YOLOV5 모델을 이용해 객체를 탐지하여 해당객체를 다시 Open CV 사용 해 처리하는 루틴인데요 Open CV 와 YOLO는 잘 맞지 않는 다고 하여 현재는 YOLOV5 모델을 사용중이지만 향후 SSD 바꿔야 하나 하는 고민이 있습니다 1.혹시 저와 같은 케이스의 경우 SSD 모델을 사용하는것이 좀더 나을지 2.번외로 nvidia jetson 보드를 사용해볼까 하는 생각인데 이런 개발 보드를 사용하면 코랩에 비해 눈에 띄게 빠르게 학습을 시킬수 있을지 궁금합니다
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config 관련 질문입니다!
안녕하세요. config 관련 질문이 있습니다. cfg를 기준으로 트리 형태로 타고 들어가서 config 파라미터를 설정해줬습니다. 초기에 cfg를 아래 처럼 설정해주었는데요, _base_ = [ '../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py', '../_base_/datasets/coco_detection.py', '../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime.py' ] faster_rcnn_r50_fpn.py coco_detection.py schedule_1x.py 에 들어 있는 파라미터를 오버라이딩해주었습니다. 이때 파라미터명이 서로 겹치면 어떻게 오버라이딩을 하나요? 가령 faster_rcnn_r50_fpn.py에 있는 파라미터와 coco_detection.py에 있는 파라미터명이 같으면 cfg.파라미터 = 값 으로 설정할 때 어디에 있는 파라미터인지 확실치 않은데 이런 경우 어떻게 되는 건지, 혹은 어떻게 설정해야 하는 건지 궁금합니다. 일단 현재 상황에서는 구조적으로 서로 파라미터명이 겹치지 않게 해놓은 것이겠죠?
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9:48 기준점이 없어서 많이 예측한다는 말을 정확히 이해하지 못했습니다.
Object 가 있는지 없는지를 Yolo v1 은 가이드 받지 않아서, 기준점들이 없는 상태에서 있어 보이는 부분을 예측한다고 해주셨습니다. 질문. 처음에 객체가 있는 곳을 알아야, 있는 곳을 예측하는게 아닌가요? (Ground Truth 와 객체 Class 를 미리 알고 학습시켜주는게 아닌가요?) 컴퓨터 비전을 이제 배우고 있는 중이라... 너무 기초적인 질문이라도 답변해주시면 감사하겠습니다.
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선생님 질문있습니다.
안녕하세요 선생님 선생님의 강의로 열심히 배우고 있습니다. 욜로 부분의 강의를 보고 제가 스스로 이미지 데이터를 가공하고 yolov5를 이용하여 모델을 만들어보고 싶은데 단순히 깃헙에 있는 yolov5를 이용하는 것이 아니라, yolo모델의 파라미터를 조금씩 바꾸던지, 모델의 구조를 조금 변형하던지, 가지고 있는 데이터를 추가적으로 다른 방법으로 활용하던지 등등 여러 방법을 이용하여 모델의 정확도를 직접 높여보고 싶습니다. 이러한 상황에서 깃헙의 yolov5 프로젝트에 있는 여러 파이썬 파일 중에서 어느 부분을 건들여보면 되고, 이를 위해 어느부분을 공부해야 하는지, tensorflow 보다는 pytorch를 중점으로 공부하는 것이 맞는지 등등 교수님의 의견이 궁금합니다. 읽어주셔서 감사합니다.
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선생님 질문있습니다.
안녕하십니까 선생님 선생님께서 올려주신 인크레더블 강의를 보고 제가 가지고 있는 데이터셋을 가지고 직접 프로그램을 돌려보려고 하였습니다. 코드는 다음과 같이 작성하였고 필요한 이미지와 라벨, yaml파일은 직접 작성하여 드래그하여 업로드 하였습니다. 이후 다음과 같은 코드로 모델 학습을 진행하는데 다음 그림과 같이 label의 갯수가 0으로 나오면서 학습이 진행되지 않습니다. 혹시 잘못된 부분이 있는지 궁금합니다. (수정) 선생님 label이 0이 나와도 무시하고 계속해서 학습을 진행하자 라벨을 인식하기 시작했습니다. 혹시 이러한 이유가 무엇인지 궁금합니다.
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single class로 object detection 학습 시 질문입니다
안녕하세요 single class로 학습 시 단점이 있을까요? 예를 들어 obj와 box loss가 수렴하는데 더 안좋을까요?
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선생님 질문있습니다.
Pretrained된 CNN에서 나온 Feature Map에서 RPN구조에 들어가 Anchor박스를 추려내고 NMS, Positive, Negative등등 걸러내서 ROI Pooling에서 고정크기로 FC레이어들을 통과해서 마지막 FC Layer로 분류과, Bounding Box의 loss값을 계산하여서 역전파가 가지 않습니까?? 역전파를 할때 RPN의 Bounding Box는 영역의 x, y, w, h를 정확히 찾아가는 것으로 알고있는데, 그럼 FC의 Bounding Box는 softmax로 loss를 구하는 것이고 그렇단 말은 loss계산을 2번 한다는게 맞는건가요?? 요약하자면 1) RPN에서 Anchor Box 의 Positive, Negative를 분류하고 loss를 계산한다. 2) 위의 분류한 Positive, Negative를 RoI Pooling 하여 학습하고 이것이 무엇인지 softmax로 분류하고, loss를 구한다. 혹시 제가 이해한 질문에서 잘못된점이 있으면 함께 지적해주시면 감사하겠습니다. 늘 질문에 답해주셔서 감사합니다 ^_^
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YOLOv3, v5에서 optimizer를 바꾸는 방법에 대해 알고싶습니다.
수업을 다 듣고 혼자 공부하며 Custom dataset을 YOLO로 학습시키는 실습을 진행중입니다. 그런데 xBD란 데이터셋(질문내용에 그렇게 중요하진 않습니다.)을 YOLO에 학습시키니 정확도가 매우 낮게 나옵니다. 그런데 당장 제가 사용할 수 있는 코드인(기존 수업 내용 속 코드를 그대로 가져와서 경로만 바꿈) !cd /content/yolov3; python train.py --img 640 --batch 8 --epochs 100 --data /content/xBD/xBD.yaml --weights yolov3.pt \ --project=/content/drive/MyDrive/xBD/YOLOv3 --name xBD_100E --exist-ok 위 코드에서는 배치사이즈 말고 정확도에 영향을 줄 수 있는 파라미터가 없는 것 같아 추가로 뭔가를 작성하여 optimizer를 바꾸고자 했습니다. train.py 내용을 보니 adam도 지원하는 것 같던데 기본 베이스라인에서 adam을 쓰는건지 따로 지정을 해줘야 adam을 사용할지 일단 여쭤봅니다. 추가로 만약 따로 지정을 해줘야한다면 위 코드에 --optimizer ADAM 만 적으면 될지, 아니면 lr도 추가로 지정해줘야 할지(그때의 명령어는 또 어떻게 작성하는지?) 여쭤봅니다. 질문이 많아 죄송하지만 위 코드에 명령어를 추가하는 방식이 아니라 yml 파일에 작성을 해줘야 하는 부분이라면 어떻게 작성해야 하는지 알려주시면 감사하겠습니다. 항상 좋은 강의 해주시고, 정성스럽게 질문에 답변 해주셔서 감사합니다.
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SPP Net vs Fast RCNN
안녕하세요 항상 감사하게 강의 잘 듣고 있습니다. 제가 궁금한 것은 SPP Net은 CNN을 통과한 feature map에 selective search로 추출한 2000개의 bounding box를 이미지 마다 매칭시키고, bounding box에 해당하는 부분만 SPP layer로 들어가 분면을 나누어 동일한 크기의 feature map으로 표현하는 것으로 이해했습니다. Fast RCNN의 경우 SPP가 RoI pooling으로 달라진 것인데,RoI pooling 역시 max pooling을 적용하는 것 같이 느껴져, 두 알고리즘의 큰 차이를 잘 모르겠습니다. 제가 미처 빠트린 부분이 있다면 설명 부탁드립니다!
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CheckpointHook config 한 후에, 각 epoch의 mAP가 안보여서요...
선생님 아래 질문에 답변 감사합니다. 관련하여 하나 더 여쭙니다. 말씀하신 코드를 이렇게 해서 삽입했습니다. cfg.checkpoint_config = dict(interval=1,by_epoch=True) 그랬더니 totorial_exps 폴더에 각 epoch 마다 .pth가 생성되었습니다. None.log.json 파일을 열어보면 마지막 epoch에 대한 mAP만 보입니다. 제가 뭘 잘못한건지, 각 epoch 마다의 mAP는 안보입니다. 어떻게 해야 하는지 문의 드립니다. 감사합니다.
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수업을 마치며 마지막 질문 드립니다.
항상 좋은 강의와 답변 제공해주셔서 감사합니다. 쉽고 명료한 설명 덕분에 무사히 완강할 수 있었습니다. 수업을 마치며 몇가지 질문이 있어서 드립니다!! 1. 새로운 커스텀 데이터에 Masking 에 대한 Annotation 은 어떻게 만드나요?? 이전에 BBox Annotation 제작했었던 것처럼 cvat를 이용해서 만들 수 있는지, 아니면 다른 방법으로 만드는지 궁금합니다. 2. 현재 DLCV 관련 분야로 취직을 목표로 하고 있습니다. 허나 비전공자로서 혼자 공부를 하다보니 방향을 잡기가 좀 힘든 것 같습니다. 대학원같은 경우는 현재 상황상 불가능하여 우선은 배운 것을 바탕으로 캐글같은 컴페티션 경험이나 DLCV 관련 논문을 읽고 구현해보는 경험을 쌓아볼까 하는데, 선생님께서 생각하시기에는 어떤 내용을 추가적으로 공부하면 좋을지 어떤 방향으로 경험과 실력을 쌓아가는 것이 좋을지 자문을 구하고 싶습니다. 3. AutoML과 같은 패키지들을 DLCV 관련 현업에서도 사용하는지 궁금합니다. 뭔가 현업에서는 자신들의 목적에 맞게 모델을 직접 만들 것 같은데 실제로 어떠한지 알고싶습니다. 혹시 현업에서 모델을 직접 만든다면 그러한 능력을 키우고 경험을 쌓아두어야할지 궁금합니다.
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5:30 쯤에...
Ground Truth와 Selective Search 두개의 IOU를 구하는데 0.3 이하가 Background인건 알겠는데 0.3 이상인데 GT가 아닌 경우가 있나요?? 원래 IOU자체가 GT랑 SS두개로 확률을 구하는것이 아닌가요?? 그리고 Feature Map통과하고 Flatten적용후 Bounding Box Regression이 하나의 Layer로 붙는건가요?? 정확히 적용되는 위치가 궁금합니다!! 적용후 원래 S.S 2000개의 Box들이 dx(p), dy(p), dw(p), dh(p)가 학습해나가면서 IOU에 따라 걸러지고, 위치가 바뀌는건가요?? 아니면 역전파로 처음 S.S까지 가는건가요?? 항상 감사합니다 ^_^
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데이터셋 관련 질문입니다.
안녕하세요! 파이썬 머신러닝 -> 캐글 Advanced에 이어 이번이 세 번째 강의 수강이네요 ^^ 매번 좋은 강의 올려주셔서 감사합니다 ㅎㅎ 데이터셋 관련해 세 가지 질문이 있습니다. 1) 'KittyTinyDataset' 클래스를 정의해줬는데요, 이 클래스를 명확히 호출하는 부분은 없었습니다. 어느 부분에서 데이터셋 클래스가 등록된 것인가요? 데코레이터 부분(@DATASETS.register_module(force=True))이 KittyTinyDataset 객체를 MMDetection 프레임워크에 등록하기 때문에 데코레이터 코드만 있으면 클래스를 따로 호출하지 않아도 호출한 효과를 얻는 것인가요? 2) 또한, cfg 설정하는 코드에서 cfg.dataset_type를 'KittyTinyDataset'로 오버라이딩했는데요, 이건 이름만 설정한 건가요? 아니면 앞서 정의한 클래스명을 넣어준 건가요? 즉, 꼭 cfg.dataset_type = 'KittyTinyDataset' 이렇게 해야 하는 것인지 아니면 이름이니 임의로 설정해도 되는 것인지 궁금합니다. 3) 마지막으로, datasets = [build_dataset(cfg.data.train)]로 하면 cfg.data.val도 자동으로 데이터셋으로 만들어지는 것인가요? 강의 중간에 그런 말씀을 하신 것 같은데 확실치 않아 질문드립니다. 질문이 많네요. 죄송합니다. 항상 친절한 답변 감사드립니다. :)
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MMDetection에서 Kers CallBack처럼 save_best 있는지요?
안녕하세요 선생님, MMDetection config 수정할때 Keras CallBack처럼 Epoc 돌때 가장 성능 좋은 것일때 그만 둔다든지, 가장 성능이 좋은 Epoc을 알아 내는 방법이 있는지요? 감사합니다.
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MNDetection 설치 명령어 변경
강사님 강의를 업무 후 조금씩 열심히 듣고 있습니다. 뭔가 굉장히 복잡하지만 조금씩 따라가고 실습하니 이해에 큰 도움이 되고 있습니다. MNDetection을 설치 하다가 계속 오류가 나고 아래 질문에도 찾아 보았는데 저는 Run time 초기화 후 실행했는데도 오류가 났습니다. 강사님께서 강의 시 버전에 따라 다를 수 있다는 말씀을 해주셔서 버전을 확인 후 아래와 같이 변경 후 해결 되었습니다. !pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.10.0/index.html CUDA는 그대로인데 torch가 버전이 올라갔습니다. 저는 1시간 정도 원인을 몰라서 당황해서 참조용으로 공지합니다. 강사님의 설명에 다 답이 있었네요. 앞으로도 좋은 강의 부탁드립니다. 감사합니다.
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BiFPN 질문
안녕하세요 강사님 눈높이에 맞는 쉬운 설명에 강의를 들을 때마다 감탄을 하며 잘 듣고 있습니다. BiFPN을 듣는 중 궁금한 점이 생겨 질문을 남깁니다. Downsampling이나 Upsampling이 일어나는데 보통 컨볼루션을 거칠 때 h, w, c 이렇게 세 가지의 값을 가지는데 단순히 크기를 키운다고 해서 채널값은 맞지 않을 것으로 판단이 되는데 Upsampling이나 Downsampling 시에 convolution을 한 번 더 거쳐서 채널 수를 맞춰주는 형태로 진행이 되나요? 만약에 맞다고 하면은 그 때에도 활성함수를 통과시키는 형태로 진행될까요? 만약 활성함수를 통과한다면, NIN(Network In Network)이 중간에 차원감소를 통해 연산량을 확보하고 비선형 함수를 한 번 더 통과하여 성능을 높일 수 있는 것으로 알고 있는데, FPN이랑은 차이가 딱히 없어보이고 굳이 따진다면 차원감소의 목적만 좀 빠진 거 같은데 제가 맞게 이해한 걸까요?
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MMDetection Mobile NET
안녕하세요 선생님, 강의말씀중에, MMDetection은 Mobile NET이 지원이 없다고 하셨는데요, Mobile Net 의 의미 또는 용도가 무엇인지 몰라서 여쭙니다. 예를들어, train된 .pth 모듈을 스마트폰 앱 개발에 붙여서 활용할수 없다는 의미인지요? 만약 그렇다면, MMDetection으로 학습한 .pth를 앱에 붙일 수 있는 방법은 없는 것인지요? 감사합니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요
안녕하세요 질문이있습니다. RCNN이나 Mask RCNN이나 결국 COCO나 VOC 데이터로 학습된 모델로 실험을 하는데, 그러면 결국 그 데이터셋에 해당하는 class만 detection이 가능한건가요? 아니면 이 데이터셋으로 학습된 모델이어도 다른 이미지의 새로운 무언가를 detection할 수 있는건가요? 아니면 새로운 class를 detection하려면 그와 같은 데이터셋으로 다시 모델을 학습하면 되는건가요?
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CLASSES 관련 질문입니다.
강의 잘 듣고 있습니다. 감사드립니다. CLASSES = ('Car', 'Truck', 'Pedestrian', 'Cyclist') 데이터셋 클래스를 정의해줄 때 반드시 CLASSES라고 변수명을 정해야 한다고 하셨는데요, 왜 그런 건지 궁금합니다. CLASSES가 어디랑 연동이 되어 있길래 그렇게 해야 하는 것인가요?