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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
채널 별 출력 결과가 같은 이유
안녕하세요 항상 답변 감사드립니다. RGB를 img[ :, : ,0], img[ :, : , 1], img[:, :, 2] 로 나눠서 출력하면 각 각 R, G, B 위주로 다른 색으로 출력될거라 생각했는데 출력 이미지는 원본과 다르지만 셋이 서로 같더라구요. 왜 그런지 궁금합니다.
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안녕하세요. windows 에서 tensorflow api train학습 질문드립니다.
하다보니까 개인 컴퓨터에서 작업을 해보고 싶어서 windows 깔린 노트북으로 강의를 따라하고있는데요. nvidia-smi 보면 필요없는 프로그램 다끄고 한다해도 기본적으로 gpu 점유하고 있는것들이 있는데요. 혹시 windows에서 gpu다른것들이 점유 못하고 하고 작업할순 없나요?? 계속 세그멘테이션 펄트 나서 죽어가지구요, windows에서 할수있는 방법이 없는걸까요?? linux 데비안?? 이걸 따로 깔아서 해야하는건지 고민중입니다. 코랩은 학습중에 중간에 커널이 꺼지는 문제도 있고 매번 설치와 이런것들 때문에 사용을 안하려고 하거든요.,... 혹시 좋은방법 없을까요?? 개인 컴퓨터로하는법이요 ㅎ
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size 값 의미
안녕하세요 강의중에 bounding box의 크기를 의미하는 size가 W, H 의 곱이라고 말씀하셨는데 실제 size 수치와 곱셈 결과가 달라서 왜 그런지 궁금합니다.
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training 이 자동으로 중단되는 이유는 어떤 원인들이 있나요?
안녕하세요. tensorflow object detection api로 학습도중 step이 어느정도 진행되다가 자동으로 멈춰버리네요. batch_size=1로 설정한 상태입니다. 이렇게 학습이 멈추는 이유가 보통 GPU 메모리가 부족해서 인가요?
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레티나넷 설치관련
레티나넷 설치시 pip setup.py install와 pip install . --user의 차이가 무엇인가요. 올 초에는 pip install setup.py로 설치한 것으로 기억하는데 혹시 제가 잘못 알고 있는지 궁금합니다.
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Region proposal network(RPN)
강사님, Faster RCNN 의 Tensorflow code에서 RPN과 관련된 코드는 어디에 있는지 궁금합니다.
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RPN에서의 앵커박스 질문
안녕하세요. RPN 학습 중 추가적인 궁금사항이 발생하여 질의 드립니다. 앵커박스는 3개의 종횡비로 개별 그리드 당 9개가 생성된다고 하셨는데요. 전제되는 것이 모든 앵커박스는 모두 수평, 수직 형태의 직사각형 형태 이잖아요. 그렇다면 45도 회전된 길쭉한(?) 물체는 가령 긴 배(ship)를 검출하게되면 의도치않게 불필요한 공간까지 확 퍼진 형태의 바운딩 박스가 나오게 되지 않나요? 만약 회전된 앵커박스를 생성하면 기다랗고 회전된 오브젝트에 잘 맞는 바운딩박스가 나오지 않을까요? 혹시 위와 같이 바꾸려면 엔지니어가 RPN에서 앵커박스를 생성할 때 기본적인 9개 앵커박스 말고 뭐랄까....한 그리드에서 시계방향으로 회전한 형태의 앵커박스를 추가할 수도 있는 건가요?
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optimize-anchors 문의
안녕하세요. 매번 초보적인 질문인듯 하여 부끄럽지만 또 문의 드립니다. 앵커박스를 최적화하는 코드를 알려주시는 부분에서 관련된 github으로 이동했더니 업데이트가 되어 있더군요. 업데이트로 인해 폴더 구조도 조금 변경되었더라구요. 요점은 그냥 업데이트 된 상태 그대로 클론해서 설치하고 최종적으로 python ~으로 실행을 시켰는데 아래와 같은 오류 메세지가 발생하네요.
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TF_RECORD 데이터 세트 만들기 (오타 수정)
TF_RECORD 데이터 세트 만들기 에서 경로가 잘못된 것 같습니다. #export TENSOR_OBJ_DIR=~/DLCV/Detection/tensor_api/model/research/object_detection#export -> model -> models #python $TENSOR_OBJ_DIR/datatoolcreate_pet_tf_record.py --label_map_path=$TRAIN_DIR/annotations/pet_label_map.pbtxt --data_dir=$DATA_DIR --output_dir=$TRAIN_DIR/annotations -> $TENSOR_OBJ_DIR/dataset_tools/create_pet_tf_record.py --label_map_path=$TRAIN_DIR/annotations/pet_label_map.pbtxt --data_dir=$DATA_DIR --output_dir=$TRAIN_DIR/annotations
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keras retinanet 수업 코드 질문입니다.
#from keras_retinanet.utils.gpu import setup_gpu # 현 버전에서 이슈가 있어서 주석 처리합니다. 2020.08.29#gpu = 0#setup_gpu(gpu)혹시 이렇게 되면 GPU 사용을 안하는건가요?? 속도가 느려지는건지 궁금해서 물어봅니다~ ㅎ
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질문이있습니다
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선생님 혹시 scalefactor=1/255.0 질문입니다.
제가 이전강의에서 이야기 하셨는데 놓쳤을수도있는데요. scaleFactor 인자는 검색 윈도우의 확대 비율을 지정한다. CascadeClassfier::detectMultiScale() 함수는 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위하여 처음에는 작은 크기의 검색 윈도우를 이용하여 객체를 검출하고 이후 scaleFactor 값의 비율로 검색 윈도우 크기를 확대시키면서 여러 번 객체를 검출한다. 혹시 왜 1/255 를 해줘야 하는건가요?? 작은 값이 필요해서 인가요??
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구글 클라우드 코랩
제가 9월20일날쯤 이강의를 샀을때 구글클라우드가 막혀져있다고해서 방법을 몇분동안 찾다가 E2가 원래 없었는데 새로생겨있더라고요.그래서 E1으로 했더니 되더라고요 지금까지 잘되고있고있습니다 다른분도 될지는 모르겠지만 일단 올려보겠습니다
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Tensorflow_SSD_이미지와_영상_Detection_colab 부분 문의
안녕하세요 강사님! 강의 덕분에 현업에 많은 도움이 될것 같습니다. 감사합니다."Tensorflow_SSD_이미지와_영상_Detection_colab.ipynb"의 Colab 영역에서 문제가 되는 부분이 많아서 문의드립니다.총 Frame 갯수: 1383 FPS: 28.282227867912656 --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-16-80b9ddad4bf1> in <module>() 24 25 # SSD+Inception inference graph를 읽음. . ---> 26 with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(default_ssd_dir, 'pretrained/ssd_inception_v2_coco_2017_11_17/frozen_inference_graph.pb'), 'rb') as f: 27 graph_def = tf.GraphDef() 28 graph_def.ParseFromString(f.read()) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'gfile'위와같은 에러가 계속뜨는데, 어떻게 해결이 가능한지 궁금합니다.수행한 조치로는 tf.gfile >> tf.io.gfile로 변경후 run 까진 해봤으나 잘 안되네요...단순히 colab에서 code 변경없이 Run을 눌렀으나 수행되지 않는 부분입니다...확인바랍니다.
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
질문 있습니다
GPU를 사용하면 처음 Detection 수행시간이 느린지 이해를 잘못했는데 설명해주실수있나요
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
콜랩버전
안녕하세요, GCP 활용 없이 콜랩으로만 여지까지는 잘 따라간 것 같은데, Tensorflow API 설치때부터 cmd창을 무지하게 많이 사용하게 되네요 (이 강의 포함 6개 정도를 대충 훑어보니). 2020년 10월 기준으로도 이 강의들을 똑같이 따라가야하는건가요? 강의 초반 첫 코드부터 에러가나서 우선 멈췄습니다;;
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fully convolutional layer에 대해서 질문이있습니다.
우선 강의 너무 잘듣고 있습니다. 이번 강의에서 RPN 부분 1x1 fully convonlutional layer 에대해서 이해가 안가서 질문 올립니다. 우선 제가 이해하고 있는 1x1 conv layer는 이미지 사이즈는 고정하고 채널수를 조정할려고 할때 사용한다고 알고 있습니다. 하지만 어떻게 fully connect 부분을 1x1로 대채할수 있는지? 의문입니다. 1. 먼저 VGG가 끝나고 3x3 covolution 과정이 강의에서 50x40 이미지 전체를 도는게 아니고 anchor마다 그러니까 한 포인트에서 9개의 anchor를 3x3 filter로 convolution 512channel로 한다는 말씀인거죠?? 아니면 전체 50x40 이미지 즉 VGG 에서 결과로나온 것을 그냥 3x3 filter로 컨볼루션 한다는건가요?? 2. 저는 처음에 50x40 에 3x3 filter를 적용하는거다 이해했는데. 50x40x 3x3filter maxpooling(x) padding(x) = 48 x 38 out 이미지 그러면 1x1filter 적용하면 48x38x512 -> 48x38x(2*9) = 48x38x18 채널 즉 1x1은 채널수만 조정하니까 사이즈가 다른 이미지 1000x600 -> 60x40 이미지 일때 58x38x512 -> 58x38x(2*9) = 58x38x18 채널 이런식으로 이미지 사이즈에 다르게 파라미터가 나오는데 어떻게 결과값 서로 다른데 softmax를 적용할수 있는지 이해가 가지가 않아서 질문 올립니다.. 제가 너무 어렵게 생각하는것 같은데. 설명 해주시면 감사하겠습니다. faster rcnn 찾다가 찾은 이미지인데요. 이걸보면 조금은 이해가 갔습니다. vgg 결과값이 7x7x512 나온다면 filter를 7x7x(원하는 채널수) 이렇게 하면 1x1이 되겠구나 했는데. 문제는 저희 강의 처럼 결과값이 7x7이 아니고 50x40, 60x40 이면 적용 필터 이미지를 50x40 60x40 수정해야하고 즉 고정 filter 3x3을 적용할수 없는데.. 어떻게 해야하는거지?? 라는 의문이 듭니다.
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feature map
강사님, Fast RCNN 의 시작에서(SPPNet 도 마찬가지) ROI를 설정하기 위해서 Selective search를 하면 ROI가 정해지는데, 이를 어떻게 input image를 CNN 처리해서 얻은 image feature map과 연결을 하는지 궁금합니다. 원본 이미지면 생성된 ROI의 위치가 원본 이미지의 어느곳에 있으니 해당 ROI 이미지를 ROI pooling에 이용하는 것으로 이해할 수 있는데, 실제는 원본 이미지가 아니고, image map data 라서, 어떻게 image map 데이터에서 ROI를 구분할 수 있는지 궁금합니다.
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tiny Yolo에서 오류가 납니다.
안녕하세요? 코랩버전으로 돌리고있는데, tiny Yolo로 Object Detection 수행하기까지는 코드가 돌아가나, tiny Yolo에서부터 directory 없음이 나오네요. 한방에 돌려서 커널 런타임이 종료되거나 한 경우는 아닌 듯 합니다.
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GAN 강의 계획 없으신지 궁금합니다
안녕하세요. 건축 전공하는 대학원생인데 인공지능 기술과의 접점을 찾아서 무언가를 시도해보려고 공부하고 있습니다. 선생님 강의 파이썬 머신러닝 완벽가이드와 대학원 data science수업을 병행해서 공부중인데 아무래도 선생님께서 핵심적인 부분과 실용적인 예제를 많이 보여주셔서 배우는데에 큰 도움이 됩니다. 특히나 비전공자들도 알아들으실 수 있게 쉽게 설명해주셔서 모든 강의를 수강하고 있는데요. 혹시나 GAN 관련한 강의를 하실 계획이 있으시거나, 향후 어떤 강의 계획이 있으신지 궁금합니다. 정말 잘 배우고 있습니다. 감사합니다.