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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
No such directory
애초에 nvidia driver 설치여부도 안물어보네요 ㅠ 따로 설치하려 해도 deeplearning 이라는 디렉토리가 없다고 나옵니다!
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
어제 모든 설정을 끝마치고나서 오늘 갑자기 이런 오류가 떳습니다.
즉각적인 조치 필요 : Google Cloud Platform / API 프로젝트 My First Project (id : praxis-study-305108)에서 일시 중지 된 리소스를 복원합니다. 개발자님께, 귀하의 Google Cloud Project My First Project (id : praxis-study-305108)가 암호 화폐 채굴에 참여하고있는 것으로 확인되었습니다. 결과적으로이 동작을 표시하는 모든 프로젝트 리소스가 중단됩니다. 이 활동은 Google Cloud Platform 서비스 약관 또는 사용중인 Google API 의 서비스 약관을 위반합니다 . 이 활동을 검토하여 의도 한 것인지 확인하는 것이 좋습니다. 암호 화폐 채굴은 종종 사기 계정 및 결제 수단의 사용을 나타내며, 우리 플랫폼에서 암호 화폐를 채굴하려면 확인이 필요합니다. 따라서 암호 화폐 채굴에 계속 참여하려면 인보이스 결제 계정을 신청해야합니다 . 추가 정보는 Cloud Security 도움말 센터 에서 확인할 수 있습니다 . 일시 중지 된 리소스에 다시 액세스하려면 이의를 제기 하세요 . My First Project (id : praxis-study-305108)에 프로젝트 소유자로 로그인하고 아래 의 이의 제기 요청을 클릭 한 후 다음 세부 정보를 입력합니다. 이 활동의 가능한 트리거 의도적 인 동작 인 경우 인보이스 결제 계정 ID를 제공하세요. 프로젝트가 제 3 자에 의해 손상되었을 수 있다고 생각되면 우려 사항을 설명하십시오. 정책 위반 및 항소에 대해 자세히 알아보기 추가 도움이 필요하면 Google Cloud Platform 커뮤니티 지원 포럼에 문의 하세요 . 지원 패키지가있는 경우 지원 센터를 통해 티켓을 제출하십시오 . 이 위반 사항이 수정되지 않은 경우 리소스 중단 가능성에 대한 조기 경고를 받았을 수 있습니다. 이 일시 중지 전에 경고를받지 못했다면 프로젝트의 행동이 다른 사용자의 서비스에 심각한 영향을 미치고 있었기 때문입니다. 향후 정책 위반을 방지하려면 시간을내어 다음 계약을 검토하십시오
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
백본에서 stage의 개념이 무엇인가요?
안녕하세요 강의와 병행해서 mmdetection을 살펴보고 있는데, 백본 용어 중에서 num_stages와 out_indices 라는 것이 혹시 대략적으로 어떤 의미인지 알 수 있을까요? backbone=dict( # The config of backbone type='ResNet', # The type of the backbone, refer to https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/backbones/resnet.py#L288 for more details. depth=50, # The depth of backbone, usually it is 50 or 101 for ResNet and ResNext backbones. num_stages=4, # Number of stages of the backbone. out_indices=(0, 1, 2, 3), # The index of output feature maps produced in each stages frozen_stages=1, # The weights in the first 1 stage are fronzen norm_cfg=dict( # The config of normalization layers. type='BN', # Type of norm layer, usually it is BN or GN requires_grad=True), # Whether to train the gamma and beta in BN norm_eval=True, # Whether to freeze the statistics in BN style='pytorch'), # The style of backbone, 'pytorch' means that stride 2 layers are in 3x3 conv, 'caffe' means stride 2 layers are in 1x1 convs.
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cv_outputs 에 대해 질문
단일 이미지에 Detection 적용한 결과인 cv_outputs를 확인해보니 궁금한 점이 생겨 질문합니다. 1. 각 앵커박스의 Objectness Score은 어디에 사용되나요? 2. 각 앵커박스의 Class Scores를 확인해보니 1개 Class 값을 제외하고 모두 0으로 되어있는데 당연한건가요? 3. Yolo3 에서는 Multi Labels 예측을 할 수 있다고 하셨는데 어떻게 작동하나요??
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지금도 구글에서 gpu생성을 지원하지 않는건가요?
전의 질문들과 비슷한 문제인 The zone 'projects/praxis-study-305108/zones/us-central1-a' does not have enough resources available to fulfill the request. Try a different zone, or try again later. 가 계속해서 발생함에 따라 새로운 vn인스턴스 생성이 불가합니다. 일단은 쓰지않고 사용중입니다.
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yolo augmentation 관련
안녕하세요 선생님, yolo를 학습할 때, augmentation이 적용되는 건가요? 제가 train.py부분 yolo.py부분 등 찾아봐도 augmentation이 적용된 곳을 못찾았습니다. 혹시 augmentation하는 부분이 있다면 위치좀 알려주시면 감사하겠습니다!
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13:30 코끼리 그림에 대한 질문
서브샘플링된 피쳐맵에 모든 좌표에서 앵커박스가 생성되고 GT box와 같도록 학습되는 걸로 이해하고 있습니다. 코끼리 사진 같은 경우 사진의 거의 반정도를 차지하고 있어 여러개 좌표에서 생성되는 수많은 앵커박스들에 코끼리 GT box와 IoU값이 같은 것들이 많을거같은데 이러한 문제는 어떻게 해결되나요? 앵커박스의 최대 사이즈는 외각쪽을 제외하고는 다 같은데 앵커박스 내에 최대사이즈가 들어가면 다 똑같을거같아 궁금합니다
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COCO 데이터 이미지와 Anno 파일을 가지고 defect이 포함된 사진을 볼 수 있을까요?
안녕하세요 제가 조사하고 싶은 데이터 서버에서 원본 이미지와 COCO 형식의 Anno를 받았습니다 defect이 한 눈에 안들어와서 box가 쳐있는 채로 보고 싶은데, 따로 이 2개의 파일을 불러오면 보여지는 툴이 있을까요? 그리고 혹시 여분의 질문으로 segmentation에 들어가있는 값은 어떤 것인가요?? { "id": 17252, "image_id": 4353, "category_id": 11, "segmentation": [ [ 3838.76, 0.0, 4088.52, 0.0, 4088.52, 1793.93, 3838.76, 1793.93 ] ], "bbox": [ 3838.76, 0, 249.75999999999976, 1793.93 ], "iscrowd": 0, "area": 448051.9567999996 }
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[1:39] End-to-End Network Learning
End-to-End Network Learning (ROI Proposal은 제외) 이 부분이 용어와 이해가 잘 되지 않습니다. 1. ROI Proposal이 무엇인가요? 2. 전에 RCNN 에서 SVM을 사용한 이유가 성능이 더 좋기때문이라고 하셨는데 결국 SVM도 학습을 해야할거같은데 softmax로 변한게 성능을 제외하고 차이가 있나요? 3. 결국 Fast RCNN에서 바뀐 부분을 ROI Pooling layer로 바꾼것과 loss값을 1개로 만들어 학습한다는 걸로 이해해도 될까요?
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리눅스와 윈도우 환경
리눅스에 아나콘다, 파이썬 환경을 구축하면, 원래 윈도우에 있었던 환경들이 깨지는가요? 반대로 리눅스 환경에서 윈도우환경에서 아나콘다, 파이썬 환경을 구축하면, 리눅스 환경에 영향이 없는지 궁긍합니다? 현재 딥러닝 강의를 받고 있는데, 구글클라우드 환경에 연동되어져 세팅되어 있잖아요? 만약 클라우드를 사용하지 못하는 상황이 발생했을 때, 세팅이 되어 있는 리눅스 환경은 어떻게 되나요? 구글클라우드 연동이 아닌, 일반 윈도우 환경에서 리눅스에 깔려 있는 파이썬 및 주피터를 사용하고 싶을 때, 방법이 있나요? 오늘 윈도우 환경에서 파이썬을 구동시켰더니, 아나콘다, 주피터, 파이썬, VSC 모든 환경이 다 깨져 있어서 궁금증이 들었습니다.
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
현재 잭슨보드tx2를사용중입니다 다름이아니라 anaconda를 ./를 통해 설치중 exec format error가 뜨면서 다운이 되지않습니다
해결방법이 있으면 도움을받고싶습니다 감사합니다.
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Pascal과 COCO차이점에 대해 질문있습니다~
Pascal 에서는 IOU 기준을 0.5로 설정해 평가하고 COCO 에서는 다양한 IOU기준을 사용해 mAP를 구해 평가하는 차이가 있다고 이해했습니다. Pascal에서는 mAP를 못 구하나요? 단순히 데이터 구조에 대한 차이와 난이도 차이로 이해해도 될까요?
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NMS 수행 로직에서 질문이 있습니다.
NMS 수행로직 1) Detected된 bounding box 별로 특정 confidence score가 threshold 이하가 되면 해당 bounding box를 제거 2) 가장 높은 confidence score를 가진 box 순으로 내림차순으로 정렬하고 아래 로직을 모든 box에 순차적으로 적용 -> 높은 confidence score를 가진 box와 겹치는 다른 box들을 모두 조사하여 IOU가 특정 threshold 이상인 box를 모두 제거(예 : IOU Threshold > 0.4) 3) 남아있는 box 선택 수행로직 2번에서 높은 confidence score를 가진 bounding box와 비교해서 IOU Threshold보다 특정 threshold 이상인 box를 모두 제거한다고 했는데 왜 이렇게 하는건지 궁금합니다. 가장 confidence score가 높은 bounding box만 남기고 차의 특징을 비교적 잘 표현하지 못하고 겹치는 것을 제거해주기 위해서 없애는 건가요?
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mmdetection(mmcv)에 대해서 궁금합니다
https://github.com/open-mmlab/mmdetection 안녕하세요. 공부하다가 위 사이트를 발견했는데, open-mmlab이라는 곳에서도 model-zoo처럼 여러 모델을 제공해주고 예제 코드도 보니까 이것 또한 라이브러리 함수가 따로 있는 것 같더라고요. 혹시 여기에 대해서 무슨 곳인지, 어떻게 활용할 수 있는지 알려주실 수 있나요?
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모노이미지에 대한 훈련방법이 궁금합니다
안녕하세요. 혹시 모노 이미지를 훈련하고 싶을 때는, 기존 모델 아키텍처를 가져다 쓸 때 입력 부분의 수정이 필요한가요? 혹시 어떻게 하는지 방향을 알려주실 수 있나요?
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코드 위치에 대해 질문드립니다.
# 아래는 원본 train.py에서 weights_path 변경을 위해 임의 수정. 최초 weight 모델 로딩은 coco로 pretrained된 모델 로딩. # tiny yolo로 모델을 학습 원할 시 아래를 tiny-yolo.h5로 수정.위와 같은 주석이 있는데 train.py에서 수정하란 말씀이신가요 아니면 train.py의 내용을 본인이 작성하고 있는 py파일(현재 저는 파이참에서 작업하고 있습니다.)에서 작성할때 아래와 같이 수정하란 말씀이신가요?
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grep으로 잡으면, 채널이 많이 나옵니다.
주피터랩을 기동시키는데, 채널이 너무 많이 뜹니다. 아래와 같이 어째저째 사용하긴 하는데, 강의대로 되지 않으니~ 개운치 못합니다. 그리고 파일을 불러 올 때, 가끔씩 채널에러가 나기도 합니다. 다시 설치해도 똑 같은 현상이 발생하는데, 아마도 홈 디렉토리가 아닌 곳에서 가상환경을 설치해서 그런 것 같긴한데, 가상환경을 검색해 보면, 찾을 수 없습니다.
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custom data 적용 파라미터 조정
강사님!! custom data 적용을 위한 질문이 몇가지 있습니다. (1) keras yolov3 학습에서 custom data를 적용시킬때 최적화를 위해 테스트를 해볼 수 있는 파라미터를 조언받을 수 있을까요? (2) keras yolov3 학습에서 NMS를 수행하는 모듈의 위치는 어디에 있나요? (3) opencv yolov3 학습파라미터에서는 nms_threshold, conf_threshold 값을 확인하였고, keras에서는 score값과 Iou값이 있습니다. 아래와 같이 매치시켜서 이해하면 될까요? nms_threshold = iou conf_threshold = score confidence score가 물체가있을확률xIOU값으로 알고 있는데 물체가 있을 확률값은 따로 조정하는 곳이 없나요? 질문 답변주시면 감사하겠습니다. (질문이 많습니다 ㅜ..ㅜ)
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yolo 전이 학습
안녕하세요 선생님. 제가 yolo모델을 0, 1, 2의 세 개의 label로 전이학습을 했었습니다. 이렇게 나온 모델.h5을 이용하여 테스트를 해보았는데 1 label의 성능이 좋지 않았습니다. 그래서 0, 1, 2 label을 훈련시킨 모델.h5를 이용해서 1 label데이터만 추가로 학습을 하였는데 0과 2 label은 탐지를 안하고, 1 label만 탐지하게 되었습니다. 제가 어떤 부분을 간과한것 같은데 찾기가 힘드네요. 데이터를 추가로 학습을 시킬 때 어떠한 유의해야 할 점이 있을까요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
colab은 실습이 거의 불가능하네요.
너무 느려서 입력이 안 됩니다. ㅠㅠ 한 줄 작업 하고 부터는 아예 프롬프트 상태에서 키 입력을 할 수가 없네요.