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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
3*3 conv와 앵커박스 관계
3*3 conv와 앵커박스와의 관계가 헷갈려서 질문 올립니다. 3*3 conv안에서 앵커박스 9개가 실행이 되는 걸까요~?
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마지막 small object detection 성능이 낮은 점에 대해
마지막 부분에 작은 객체 검출에는 안좋다고 하셨는데 어떠한 부분 때문에 작은 객체에 대해 성능이 낮게 나오는지 궁금합니다. 그리고 작은 객체를 디텍팅할 필요가 있고 실시간이 아닌 이미지 대상으로 디텍션을 할때 어느 모델을 써야하나요?
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강의자료 업데이트에 관한 문의 드립니다.
안녕하세요. 현재 <Pre-release> MMDetection의 이해와 Faster RCNN 적용 실습 - 01" 부분을 듣고 있는 사람입니다. 수업중에 기존 PDF강의 자료에 들어있지 않은 내용들이 강의에 포함되어있어, 혹시 강의자료 업데이트는 언제쯤 되는건지 궁금해서 문의 남깁니다! 감사합니다
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강의 질문입니다.
딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드랑 딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편 무슨 차이인가요??
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SPP Layer
강의 잘 듣고 있습니다. SPP LAYER에서 질문이 있는데요 feature map에서 spp layer에 들어갈 때 만일 feature map의 shape이 [batch_size, filter_h, filter_w, filter_channel]이라면 selective search를 통해 각 2천개가 나온다고 하면은 [batch_size, 2000, vector_size] 이렇게 나오는 게 맞나요?
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mask rcnn 관련
안녕하세요 선생님 segmentation에 관하여 질문이 있습니다. "segmentation": [184, 91, 183, 92, 177, 92, 176, 93, 169, 93, 168, 94, 162, 94, 162, 172, 163, 173, 163, 185, 164, 186, 164, 199, 165, 200 ...] 이렇게 segmentation 좌표가 있는데요, 정교한 좌표일수록, 좌표가 많을 수록 학습이 더 잘되는 것일까요? 혹은 너무 좌표가 많으면 학습이 비효율적으로 더 안되는 것일까요?
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custom TF_Record 파일 생성 시 질문이 있습니다!
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MMDetection RCNN 학습 관련
안녕하세요 선생님. MMDetection RCNN의 Pretrained 모델을 불러와서 Oxford Pet 데이터를 학습하는 과정에서 궁금증이 있습니다. 기존 강의의 YOLOv3 모델은 처음 50epoch는 Classification 부분만 unfreeze했고, 다음 50epoch는 전체를 unfreeze하여 학습했던 방식인데요. MMDetection RCNN Oxfrord Pet도 마찬가지의 학습방식인가요?
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소스코드 다운질문
<Pre-release> Ultralytics Yolo 실습 – 01 <Pre-release> Oxford Pet 데이터 Train 실습 - 데이터 리뷰와 학습과 검증용 데이터 구조 만들기 개요 강의에서 Colab에 파일 업로드해야 하는데 아래 3개 파일은 어디서 다운받나요? yolo3_train_oxpet.ipynb yolo3_train_raccoon.ipynb yolo5_train_bccd.ipynb
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코랩환경 런타임 다시실행되는 현상
KerasRetina_Oxford_Pets_학습및_Detection_colab.ipynb 파일에서 # 학습 모델의 초기 가중치를 coco pretrained weight로 설정 training_model.load_weights('/content/DLCV/Detection/retina/keras-retinanet/snapshots/resnet50_coco_best_v2.1.0.h5',skip_mismatch=True,by_name=True) # 학습 수행. 코랩 버전에서는 학습에 매우 많은 시간이 소모됨. 모델 정확도가 떨어지더라도 epoch횟수를 10이하로 변경 필요 # 코랩 버전에서 학습 수행 시간이 너무 오래 걸릴 경우 이미 학습된 모델을 다운로드 받아서 inference 수행 고려 training_model.fit_generator(train_gen, steps_per_epoch=args.steps, epochs=args.epochs, verbose=1, callbacks=callbacks) 를 다시 실행하면 런타임이 초기화 돼욤. 제가 설치한것은 !pip3 uninstall keras-nightly !pip3 uninstall -y tensorflow !pip3 install keras==2.3.0 !pip3 install tensorflow==1.15.2 !pip3 install h5py==2.10.0 --force-reinstall !pip3 install markdown==3.2.2 !pip install numpy==1.18.5 이렇게 되는되욤 몇가지 이슈가 있어서 numpy, markdown, h5py 를 다운그레이드 했는데염 ㅠ
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새로 리뉴얼한 ssd 실습 코드는 따로 제공되지 않나요?
안녕하세요 https://github.com/chulminkw/DLCV_New/tree/main/ssd 이곳에 자료가 없어서 혹시나해서 질문을 드립니다
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pretrained 모델 관련
안녕하세요 선생님 pretrained 모델 관련 질문이 있습니다. 수업에서 사용했던 faster rcnn, mask rcnn의 pretrained 모델에 대해서 궁금증이 생겼는데요. backbone모델이랑 .pth모델을 처음부터 학습하면 학습 소요시간이 어느정도 되나요? ex) .pth모델 -> mask_rcnn_r101_fpn_1x_coco_20200204-1efe0ed5.pth 또한 pretrained 모델을 사용하여 전이 학습을 하면 데이터셋의 크기가 계속 커져도 수용이 가능할지 궁금합니다. 극단적인 예시로 pretrained 모델에 이미지 1억장 이상 학습을 시켜도 성능이 계속해서 좋아질까요?
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데이터셋 이미지 파일 확장자 관련
안녕하세요 선생님 수강하다가 궁금증이 생겨서 질문드립니다. pascal VOC 데이터셋, 코코 데이터셋 등 대부분의 데이터셋에서 .jpg확장자를 사용하는데요, 굳이 .png를 사용하지 않고 .jpg를 사용하는 이유가 있나요?
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mmcv 명령어 모음을 알고싶어서 찾고 있는데 어디있을까요??
mmcv 명령어 모음을 알고싶어서 찾고 있는데 어디있을까요?? command 모음을 찾고 있는데 못찾겠어요..
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keras yolov3 트레이닝시 iou, score
강사님? 안녕하세요. 좋은강의 항상 감사드립니다. yolo 모델은 트레이닝으로 특징맵을 추출하고, NMS를 통해서 최종 detection을 수행하는것으로 알고있습니다. 질문1) iou와 score는 NMS에서만 사용되는 파라미터인가요? 아니면 트레이닝에서도 사용되는 부분이 있는가요? 사용되는부분이 있다면 qqwweee코드에서 어느부분인지 알 수 있을까요? (트레이닝시 loss가 계산될때 두 파라미터가 사용 될 것 같다고 생각했습니다...) 질문1-1) 트레이닝시 iou와 score 는 제가 따로 지정하지 않고 model.py의 def yolo_eval 에 score_threshold=.6, iou_threshold=.5 값이 디폴트로 들어가는건가요? 질문1)이 이 부분을 조정하면 해결되는 건가요...? 그리고 detection(NMS) 수행시 (예)racoon_yolo = YOLO(model_path=~, anchors_path=~, iou=0.3, score=0.9) 이런식으로 지정해 주면 yolo_eval에 default값이 아닌 제가 지정한 값이 들어가게 되는건가요? 질문2) iou는 ground truth(라벨 자료)와 비교하는건가요? confidence score(class probability)가 가장 높은 bbox와 비교하는건가요? 질문3) detection후에 output image가 input image를 -90도 회전하여 나오는데... 이부분을 확인하거나 수정할 수 있는 코드부분을 알 수 있을까요? 질문4) kmeans.py 코드를 활용해서 custom data를 분석해서 anchor_box 사이즈를 조정해보고 싶은데 참고할만한 것이 있을까요? 파이썬과 욜로를 깊게 이해하지 못한상태에서... qqwweee 코드분석이 너무 어려워서... 필요사항에 따라 이리저리 검색해가며 이용하고 있습니다. 질문이 너무 많아 죄송합니다 (ㅜ..ㅜ) 답변 부탁드리겠습니다. 감사합니다!!
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질문이 2가지 있습니다.
안녕하세요. 선생님. 강의 잘 듣고 있습니다. 질문이 2가지 있습니다. 1. IoU 실습에서 41개 나오던게 53개 나온거 이거 강의중에 random 값 때문에 그런거 같다고 하셨는데, 그게 아니라 직접 그리신 빨간선까지 포함되어서 그런것같습니다. 빨간선을 img_rgb에 직접 그리셔서, 이게 포함되다보니 bounding box가 몇개 추가된것같아요. 그래서 실제로 IoU 제일 높은 두 bounding box는 빨간 선 가장자리에 생깁니다. 2. 재현율과 정밀도 재현율과 정밀도 단원에서, 설명하시면서 새를 새로 예측하는지, 고양이로 잘못예측하지는 않는지 이런 그림이 있었잖아요 (10:20 부근) 여기서 FP 들이 FN이기도 한게 아닌지 질문드립니다. 고양이라고 고양이에 대해 Positive 예측을 했는데 틀렸으니 False Positive 이지만, 새에 대해서는 없다고 했으니 False Negative 이기도 한 것이죠. 새를 고양이로 예측한 사진의 경우 이걸 FP로만 해석한다면, 재현율인 TP/(FN+TP) 에서 TP = 0, FN = 0 이 되어 0/0 이 되지 않습니까. 예를 들어 새 두마리가 있는 사진에서 한마리는 새, 한마리는 고양이로 판단했을 경우 재현율은 0.5여야 맞는데, 위의 판단대로면 TP=1, FN=0, FP=1 가 되어 정확도 0.5에 재현율 1이 되는 걸로 보입니다. 따라서 대상을 잘못 예측한 경우는 FP이기도 하지만FN 이기도 한게 아닌지 궁금합니다. 답변 기다리겠습니다. 질문 읽어주셔서 감사합니다.
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mmdetection과 tf object detection에 대해서 궁금한 점이 있습니다
안녕하세요. 이제 CNN을 통해서 어느정도 감을 익힌 것 같아서 detection도 병행하려고 하는데, 여전히 TF의 object detection은 강의에서 말씀하셨듯이 추천을 잘 안하실까요? mmdetection으로 파보는게 좋을까요?
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mmdetection의 flip 관련
안녕하세요 선생님 flip관련 질문이 있습니다. 위 사진에서 Flip부분이 Horizontal Flip을 의미하는것 같은데요, Vertical Flip을 적용하고 싶으면 어떠한 방법을 사용하면 좋을까요?
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혹시 mmdetection 프레임워크를 사용하여 학습된 모델을 이용하여 webcam으로 받은 영상을 object detection 할 수 있을까요?
혹시 mmdetection 프레임워크를 사용하여 학습된 모델을 이용하여 webcam으로 받은 영상을 object detection 할 수 있을까요? 구글링을 해서 쭉 찾아보는데 찾기가 쉽지 않아 여쭤봐요!!.. 대략적인 정보만 알려주시면 나머지는 혼자 찾아보겠습니다 ㅠㅠ... 매번 감사합니다 ㅠㅠ
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detection 하는 과정에 대해 질문이 있습니다.
'faster-rcnn pretrained 모델로 video inference 실행 '강의에서 가져온 비디오의 프레임을 하나하나씩 검사를 하는데 그 가져온 프레임을 이진화해서 검출하는 과정이 어디있는지 궁금합니다.