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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
훈련 시 파라미터와 데이터셋 관련해서 궁금한 점이 있습니다
안녕하세요. 트레이닝 할 때 데이터셋 분류와 몇가지 파라미터에 대해서 이해가 잘 안되는 부분이 있습니다. 먼저 데이터셋을 train/val/test로 나뉘는데, 한 epoch 당 train 데이터셋을 시작으로 훈련이 진행될 것입니다. 그리고 한 epoch가 끝나면, 이제 검증을 하는데 이를 val 데이터셋으로 하는건가요? 그러면 test 데이터셋은 모든 epoch가 끝나고 하는 것인지요? 기본적인 regression은 train만으로 가능하다고 생각하는데, 왜 valid가 더 붙은건지 궁금합니다 하나의 훈련 예제를 돌렸을 때, 결과값이 Validation Loss: 4.6118, Validation Regression Loss 1.3363, Validation Classification Loss: 3.2755 막 이렇게 나오는데 Loss가 1이 넘는 값으로 나오는데 어떻게 4.6118을 해석해야하는지 잘 모르겠습니다 그리고 배치사이즈에 대해서도 궁금한 점이 있습니다. GPU 메모리 사이즈가 크면 배치사이즈를 크게 해도 된다고 찾아본 결과 알게됐습니다. 3-1. 배치사이즈가 크면 한 step(?)당 훈련하는 데이터 갯수가 많은 것이니, 한 번에 좀 더 많은 데이터를 참고할 수 있으니 가중치 설정에 유리하다고 보면 될까요? 3-2. 배치사이즈가 더 크면 훈련이 좀 더 빠르다고 보면 되나요? 3-3. 배치사이즈라는게 결국 6000개의 데이터셋이 있다면, 32로 잡는다면 (6000/32 + 1)번을 데이터로 나눠서 훈련시키는 것이라고 이해하면 되나요? 데이터로더를 할 때 num_workers는 훈련 결과에 큰 영향은 없는 것이죠? 저 파라미터가 높으면 처음에 데이터를 메모리에 적재하는데 소요되는 시간을 줄일 수 있는 건가요? 감사합니다
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커스텀 문의
안녕하세요 현재 강의 절반가량을 듣고 있는 학생입니다. 이 강의를 처음 선택하게 된 것이 커스텀 데이터를 활용할 수 있다하여 선택하게 되었는데요. 강의를 통해 나만의 custom데이터를 활용하고 이를 아이디어에 접목시켜 프로젝트로 만들고자 하고 있습니다. 강의를 계속 들을수록 처음 계획했던 프로젝트를 수행할 수 있을지 의문이 드는 것 같습니다. 아직 완강은 하지 못했지만, 이 강의를 완수하고 나면 제가 목표로 하는 바를 이룰 수 있을지 여쭤보고자 합니다..! 궁극적인 목표는 object detection을 웹이나 앱상으로 연동하여 하나의 서비스를 만들고자 하고 있습니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
이 강의가 거의 제일 처음에 있으면 좋을 것 같습니다..ㅠㅠ
안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다! 구글 클라우드랑 콘다 셋업을 다하고 본 강의를 이틀정도 뒤에 들었는데 GPU을 꺼야되는 걸 이제야 알아서 봤더니 벌써 크레딧이 절반정도 깎여 있네요 .. ㅜㅜ 1. 혹시 사진상의 남은금액정도로도 실습이 가능할까요? 아니면 추가금액을 내던지 or 계정을 새로 만드는게 좋을까요? 2. 혹시 v100 -> p100으로 변경하려면 앞의 셋업 과정을 다시처음부터 반복해야 하는 건가요?
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Tensorflow_SSD_이미지와_영상_Detection_colab 에러 문의
get_tensor_detected_image 실행시 에러가 납니다. 에러 내용은 아래와 같습니다. --------------------------------------------------------------------------- InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/client/session.py in _do_call(self, fn, *args) 1364 try: -> 1365 return fn(*args) 1366 except errors.OpError as e: 7 frames InvalidArgumentError: Input 1 of node Preprocessor/map/while/Merge_2_1 was passed int32 from Preprocessor/map/while/NextIteration_2:0 incompatible with expected float. During handling of the above exception, another exception occurred: InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/client/session.py in _do_call(self, fn, *args) 1382 '\nsession_config.graph_options.rewrite_options.' 1383 'disable_meta_optimizer = True') -> 1384 raise type(e)(node_def, op, message) 1385 1386 def _extend_graph(self): InvalidArgumentError: Input 1 of node Preprocessor/map/while/Merge_2_1 was passed int32 from Preprocessor/map/while/NextIteration_2:0 incompatible with expected float.
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구글 클라우드 플랫폼 300$ 이벤트 가능
안녕하세요. 21년 1월 3일자로 강좌 구입하고 듣기 시작했는데, 20년 9월자로 GCP 무료 300$ 종료됐다고 중요영상 남겨놓으신 것을 확인하였습니다. 그런데, 방금 계정을 만들려고 들어가보니 다시 300$ 크레딧 이벤트를 하고 있어, 참고가 되실까 하여 글 남겨놓습니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
이 강의에서 다루는 영상인식과 화질향상의 연관성이 궁금합니다.
안녕하세요 뒤늦게 컴퓨터 비전을 공부하는 학생입니다. 학부과정에서는 '영상처리'란 과목을 통해 딥러닝이 아닌 수식적으로 간단한 검출, 보간 과 관련된 영상처리 기법을 익혔습니다. 여기 강의에서는 컴퓨터비전이란 이름으로 Object detection과 관련된 딥러닝 분야를 학습하는 것을 알고 있는데 이 강의에서 배우는 내용이 요즘 삼성, LG가 하는 AI upscaling이라는 화질향상, 압축 분야와 어느정도 연관성이 있는지 궁금합니다. 이 강좌를 통해 배우고 쓰이는 기법들이 화질향상 분야와 아예 별개의 내용인지 보조적으로 서로 연결 되있는 분야인가요?
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feature map - ssd에 대해서 질문이 있습니다
안녕하세요 ssd의 이해 2강에서 anchor box 설명 전 feature map 기반으로 object detection 설명에서 질문이 있습니다 다음 그림에서 질문이 있는데, feature map이라는 것이 일정 크기의 필터 64개, 128개를 거쳐서 나온 결과값이라고 알고 있는데, 그러면 위에 32x32는 원본 이미지에서 약 10x10사이즈의 필터를 거쳐서 나온 결과값으로 이해하면 될까요? 그러면 이런 값들은 원본 이미지의 특성을 잘 나타내는 값이라고 보면되는거죠? 그리고 이어서 나오는 16x16이나 8x8도 3x3의 사이즈의 필터를 거쳐서 나온 것이고요? 이런 특성값과 여러개의 피쳐 맵을 통해서 객체가 어디 있는지 윈도우 사이즈에 의해서 판단하는 것이고요? 감사합니다
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수업에서 이론에 대한 부분이 이해가 잘 안됩니다
안녕하세요. 비전쪽 공부를 하고 싶어서 인공지능에 무지하지만 먼저 신청해서 들었습니다 그런데, 실습은 어느정도 따라가고 하는데 RCNN 처음부터 이론에 대한 이해가 많이 부족한 것 같습니다 머신러닝 강의도 신청을 했는데, 이 강의를 들어야만 이론에 대한 이해가 조금 될까요? 감사합니다
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
[사진첨부]하기 질문 관련
사진과 같이 한도가 32 인데도, vm을 알려주신 대로 생성하면 한도가 0이라고 에러가 뜹니다..
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할당량 초기값
안녕하세요, 이미 현재한도가 32로 돼있던데.. 그럼 다시 1로 낮춰서 요청안해도 되나요..?
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구글 클라우드 무료 평가판 GPU 사용 여부
안녕하세요 강의에서 구글 클라우드 무료 평가판에서 GPU 사용이 금지되어, Colab으로 진행하라고 말씀하셨는데, 혹시 현재도 금지되어, Colab을 이용해서 하면되는지 여쭤보고 싶습니다.
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annotation 작업 방법에 관하여
안녕하십니까! 지난번 질문에 대한 답변은 너무 고마웠습니다. colab을 통해서 사용자 dataset을 학습하고 예측 하였을 때 예측이 잘 되지 않았습니다. annotation에 문제가 있지 않을까 하는 생각에 질문 드립니다. 1. 화질이 선명한 대상만 하나요? (사실 선명하다는게 개인차가 좀 있는것 같더라구요.) 2. 대상의 일부가 가렸졌을 때(다른 대상이나 물체에 의해 가려졌을때, 화면 모서리에서 잘렸을 때, 등) 작업 하나요? 3. 바운딩박스는 대상 영역과 거의 일치해야 하나요? (대상과 여유가 있게 또는 대상이 조금 잘리면 문제가 되나요?) 4. 마지막으로 가장 궁금한 항목입니다. 예를 들어 사람이 작업 대상인데 영상에 사람이 엄청나게 많을 경우 모든 사람을 다 작업을 해야 하나요? 아니면 일부만 해도 상관이 없나요? (이런 사진이 학습 dataset에 40% 정도) 어떻게 보면 강의와 상관없는 질문처럼 보일 수 있지만 제가 이 부분에 대해 생각을 많이 하고 있습니다. 부탁드립니다.
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RPN와 앵커박스에 관련되 제가 잘 이해 하고 있는건지 확인을 위해 질문 드립니다.
안녕하세요 선생님 현재 해당 강의를 잘 듣고 있습니다. 현재 YOLO 까지 들었지는 머리속에서 계속 상상만 하고 확신이 없는 앵커 박스의 학습 부분에 대해서 제가 생각하고 있는것이 맞는지 확인을 위해 질문을 드립니다. 질문 만들때 사용한 ppt자료 링크 : https://drive.google.com/file/d/1By2GwX__OACZNL9CPF-D71o3o2G6njXI/view 현재 제가 이해하고 있는 CNN 계산 강의 내용중 아래 해당 하는 과정을 아래와 같이 이해 하였습니다. 이제 저의 머리속에서 제일 확신이 없는 부분이 아래 부분들 입니다. 1x1 conv 2x9 output 채널 제가 생각한 부분의 오류가 없는지 궁금합니다 왜냐면 이후 SSD YOLO RESNET 등등에서 똑같이 앵커 박스 학습 부분에서 1x1 conv 필터 개수로 채널을 제어 하고 제어할 갯수는 Predict 할 값의 갯수로 조절하기 때문입니다. 제가 잘못 이해 하고 있는 부분이 있다면 말씀해 주시면 감사하겠습니다. 너무 상상만 하니 이 생각 저 생각 어렵네요 ㅜㅜ
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Found 0 boxes관련 질문드립니다.
안녕하세요. 선생님 실습 진행 중 detection 결과가 나오지 않은 현상이 발생되어 질문드립니다. convert는 완료가 되어 yolo.h5 파일은 생성이 되었습니다. 이러한 이슈를 어떻게 해결하면 좋을까요? 추가로 영상 자료에 대한 실습 진행 결과 모두 0 boxes 결과가 도출되었고, tiny-yolo도 이와 동일한 상황입니다. 답변 주시면 감사하겠습니다.
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confidence score에 관해 질문드립니다.
안녕하세요. 선생님 confidence score에 관해 질문드립니다. 우선, 본 강의에서는 confidence를 class probaility로 사용 하셨는데, 이전 강의에서는 confidence score를 오프젝트일 확률(detector[4])과 IoU의 곱으로 표현된다고 말씀해주셔서 이부분이 헷갈려서 질문드립니다. confidence score는 물체에 대한 확률인데 class probability로 사용을 해도 무방한 건가요? 추가로, confidence score가 강의 내용과 같이 class probability라면 detector[4]인 오브젝트인 확률은 사용 용도가 어떻게 되나요? 답변을 주시면 감사하겠습니다.
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
cuDNN 초기화 실패
안녕하십니까! 강의 너무 잘 듣고 있습니다. 감사드립니다. Keras-Retinanet 을 실습하고 있습니다. * 개발환경은 노트북이며 윈도우10 입니다.(GPU 2개) 먼저 그래픽카드는 Nvidia GeForce GTX 1660 Ti 이며 드라이버를 설치하였습니다. cuda는 10.0을 설치하고 cudnn은 7.4를 설치하였습니다. (검색하니 tensorfolw 1.15에 가장 적합한 버전이라고 해서) 그리고 anaconda를 설치하고 tf115의 가상환경을 설정하였습니다. jupyter notebook을 통해 소스를 실행하며 GPU 사용하는 곳(예측)에서 아래와 같이 오류가 발생합니다. jupyter notebook console에서는 아래와 같은 메세지가 출력됩니다. =================== 질문 올리기 전에 몇가지 시도를 해 봤습니다. - nvidia, cuda, cudnn 모두 삭제 하고 다시 설치 - window 포맷하고 다시 설치 - cuda/cudnn 버전 변경해 보기 - anaconda 삭제 하고 python, pip 로 구동해 보기 - gpu가 2개 여서 문제인가 싶어서 아래 코드 적용 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='1' 참고로 아래 코드를 실행하면 import os import tensorflow as tf import keras print(tf.__version__) print(keras.__version__) 아래와 같이 console에 출력되는데 잘은 모르겠지만 'Successfully opened dynamic library cudnn64_7.dll'와 같은 메세지는 나옵니다. 질문이 두서가 없어 죄송합니다. 답변 부탁드립니다.
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Detected 이미지 자르기
Keras yolo를 보면서 개인적으로 데이터셋을 구해 학습시키고 물체인식까지 완료하였습니다!... 하지만 인식완료된 사진을 그 부분만 자르는 방법은 없을까요??
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오류 한번 확인 부탁드려요 ㅜㅜ
안녕하세요 ~ 다음과 같은 오류가 났는데 어떻게 해결해야할까요 ?
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load_modal 오류
라쿤 학습된 데이터 trained_weights_fianl.h5파일로 load_modal을 하면 오류가 생겨서 질문 드립니다. 교수님 코랩 강의에서는 동영상과 이미지 디텍션만 이루어 지고있어서 웹캠으로 인식을 해보려고 합니다. 이 프로젝트는 darknet에서 트렌인된 yolo.h5파일은 로딩이 잘 되어서 실시간 웹캠 인식이 잘 됩니다. 하지만 라쿤 학습 데이터를 인식시키려고 rained_weights_fianl.h5 로 인자를 넣으면 cannot create group in read only mode라고 에러를 발생합니다. 며칠째 해결 방안을 찾고있는데 찾지 못하여서 이렇게 질문드립니다...
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onnx 범용성에 대해서 질문이 있습니다
안녕하세요 선생님. 딥러닝에 대해서 공부한지 한 달 정도밖에 안된 학생입니다 다름이 아니라, 제가 임베디드 디바이스에서 동작시키는 모델을 만드는 것이 목표입니다 사이트 (https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/pytorch-collect-detection.md)에서 training your model에서 onnx로 통일해서 모델을 동작시키는데, 그러면 선생님한테 배워서 생성한 모델을 단순하게 onnx로 변환해서 사용하면, 몇가지 오류만 잡아주면 저기서 사용하는 것이 가능하다고 이해하면 될까요? 감사합니다