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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
GPU, test dataset 질문
코드 실행 후 두가지 여쭤보고 싶은 것이 있어 질문 드려봅니다.1.먼저 train, validation 데이터셋으로 학습을 시켜보았습니다.혹시 test dataset은 train, validation 데이터 이외의 학습시키지 않은 데이터로 결과를 확인하면 되나요? test dataset는 말그대로 test의 의미를 가지는 데이터셋 일까요?(loss나 accuracy를 구해볼 수 있을까요?)2.현재 CPU는 Intel core i9, GPU는 RTX 2080 Ti를 사용중에 있고, 하나의 이미지에서 모델 검출속도가 약 0.08s 나오고 있습니다.Window에서 사용중에 있고,그래픽카드 4개를 사용하려고 했지만, 멀티 gpu를 사용하게 되면 sh 파일을 사용해야되는 것으로 알고있고,window에서 sh 파일이 실행되지 않는 것을 확인했습니다.0.05s 이하로 검출시간을 줄이는 것이 목적이고, 그래픽카드 성능을 보면 RTX 3090이 약 2배정도 뛰어난 성능을 나타낸다고 나와있는데 그래픽카드를 바꾸면 속도가 목표 속도까지 향상이 될까요?혹은 sh 파일을 window에서 실행시켜서 멀티 gpu를 사용할 수 있을까요?감사합니다.
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질문드립니다!!!
안녕하세요! 한가지 질문이 더 생겨 질문드립니다.저의 경우vis_mask3 = (s_mask_b * 255).astype("uint8") #Open CV로 원본 Object에 masking 작업 수행 instance3 = cv2.bitwise_not(before_mask_roi, before_mask_roi, mask=vis_mask3) vis_mask4 = (s_mask_b2 * 255).astype("uint8") #Open CV로 원본 Object에 masking 작업 수행 instance4 = cv2.bitwise_and(before_mask_roi2, before_mask_roi2, mask=vis_mask4)로 작업을 수행하여 배경만 추출한 vis_mask3 와 객체를 추출한 vis_mask4 이미지를 cv2.add(vis_mask3, vis_mask4) 를 통해 합성하려 하는데, 이미지 사이즈로 인한 오류가 납니다..ㅠ혹시 다른 방법이 있을까요..?
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질문드립니다!!
안녕하십니까,이게 opencv에서 한번에 가능한 함수가 있는지 잘 모르겠군요.제 생각에 이렇게 하시면 될것 같은데 테스트는 해보지 않았습니다.먼저 segmentation inference 결과인 mask 이미지 array가 있을 때mask_array = inference_segentation결과 반환 array해당 mask_array에서 값이 0 이상인 위치 인덱스를 뽑아내서 non_zero_indexes에 저장합니다.non_zero_indexes = np.where(mask_array > 0 )다음에 원본 이미지 array를 org_img_array라고 하면 원본 이미지의 해당 non_zero_indexes 위치에 있는 원소값을 모두 0으로 만듭니다.org_img_array[non_zero_indexes] = 0이렇게 하면 원본 이미지에서 segmentation mask결과 영역만 검은색으로 표시됩니다.이제 덮어 씌우려는 새로운 이미지를 해당 영역만 제외하고 나머지 영역은 mask를 적용하듯이 모두 0으로 만듭니다. 이렇게 만든 새로운 이미지를 new_img_array라고 하겠습니다.그런 다음 opencv의 add() 연산을 이용하여 org_img_array와 new_img_array를 더하면 원하시는 이미지가 만들어 질것 같습니다.added_new_img_array = cv2.add(org_img, array, new_img_array)감사합니다.에 관한 질문입니다!!안녕하세요 선생님 너무 감사하게도 친절한 답변을 남겨주신 덕분에 실습을 잘 진행하고 있는 학생입니다.다름이 아니라 알려주신 코드로 실습을 진행하는 와중에 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 위에서 봐주신 코드를 제가 이해하기론mask_array = inference_segentation결과 반환 array => mask_array = s_mask_b (object 를 감지한 결과를 원본 이미지만큼 scale out 한 배열)non_zero_indexes = np.where(mask_array > 0 )=> non_zero_indexes = np.where(mask_array > 0 ) (mask 배열값 중 object라고 인지한 인덱스의 배열)org_img_array[non_zero_indexes] = 0=> draw_img = img.copy() draw_img[non_zero_indexes] (원본 이미지를 복사한 배열 중 object라고 인지한 인덱스의 배열을 0으로 만듦)가 맞나요?
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선생님 안녕하세ㅛ
선생님 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/8834위와 같은 증상인것 같은데MMsegmentation 할때 ballon 데이터 학습시키는데 자꾸 멈추는것 같습니다.. 이부분이 더 고민인게 멈추는 것인지 학습을 하는 것이지 의문입니다 그래서 epoch 1로 해봤는데도.. 안되는 것 같아요..왜그런걸까요.. ㅠㅠ..
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mask-rcnn-test dataset
안녕하세요. 강의 잘 수강하고 있습니다.현재 mask rcnn-ballon 데이터셋 학습을 진행중입니다.주석에서 train, val, test dataset 환경 파라미터가 있다고 나와있는데, train, validation 데이터 이외의 test 데이터셋은 어디에서 확인할 수 있는지 알 수 있을까요?감사합니다.
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인식한 객체를 이미지에서 잘라내고, 다른 이미지로 대체할 수 있는지 궁금합니다.
안녕하세요 선생님,혹시 segmentation 진행 후, 해당 객체를 이미지로부터 잘라내고, 다른 이미지를 삽입하는 방법이 있는지,어떻게 하는지 궁금합니다!!
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yolo모델에서 confidence 값 구하기
안녕하세요 선생님 IoU 공부하면서 confidence에 대해서 배웠는데, confidence 값을 구하는 식을 알수 있을까요?
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YOLO v1 바운딩 박스 관련
안녕하세요!YOLO v1의 이해 - 01에서 바운딩 박스가 셀마다 2개식 생성이 되는데 이때 셀마다 갖는 바운딩 박스의 크기나 모양 등이 동일한 것인가요? 아니면 랜덤하게 생성이 되는것인가요?감사합니다~
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yolov5 학습 이미지 중 분류하고자 하는 클래스가 포함되지 않을 때 처리 방법이 궁금합니다.
안녕하세요. 선생님. 영상을 촬영하여 프레임을 추출하여 학습을 진행해보려고 합니다. labelimg 툴을 사용하여 라벨링을 진행하는데 이미지 중 1/3 가량이 이미지 내에 분류하고자 하는 클래스가 포함되지 않았습니다.이 경우에 학습시 이미지를 제거시키고 학습을 해야하는지, 아니면 비어있는 라벨 txt 파일을 생성하여 학습을 해야하는지 궁금합니다. (학습 후 모델을 실제 환경에 적용 시 이미지 중 1/3 가량이 포함되지 않습니다.)답변 부탁드립니다. 감사합니다!!
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iou 구하는법
import numpy as np def compute_iou(cand_box, gt_box): # Calculate intersection areas x1 = np.maximum(cand_box[0], gt_box[0]) y1 = np.maximum(cand_box[1], gt_box[1]) x2 = np.minimum(cand_box[2], gt_box[2]) y2 = np.minimum(cand_box[3], gt_box[3]) intersection = np.maximum(x2 - x1, 0) * np.maximum(y2 - y1, 0) cand_box_area = (cand_box[2] - cand_box[0]) * (cand_box[3] - cand_box[1]) gt_box_area = (gt_box[2] - gt_box[0]) * (gt_box[3] - gt_box[1]) union = cand_box_area + gt_box_area - intersection iou = intersection / union #여기 부분 return iouiou = intersection / union 인데.코드에서는 union 구하는 것이 cand_box와 gt_box의 합집합 - can_box, gt_box 교집합으로 확인했습니다.근데 강의의 iou 구하는 이미지를 보면 교집합 / 합집합으로 나와있는데 헷갈려서 질문 드립니다.교집합 / 합집합교집합 / (합집합 - 교집합)어떤 것이 맞는 건지 제가 잘못 이해하고 있는 것 같아요.
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안녕하세요! 질문입니다!
저는 Mac OS 로 이 강의를 시청하고 있어 git bash를 실행해보지 않아 이렇게 질문을 드립니다. git bash를 사용하는 이유는 리눅스 명령어로 커널에 접근할 수 있도록 한다라고 배웠는데 이전에 캐글처럼 그냥 다운하면 되는 것 아닌가요? 코랩에서는 git bash를 하는 이유가 궁금합니다.
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yolo box confidence score 관련 질문입니다.
안녕하세요, YOLO box confidence score 관련 문의드립니다.유사한 글 검색을 해도 이해가 가지 않는 부분이 있습니다.https://www.inflearn.com/questions/586924https://stackoverflow.com/questions/50154019/confused-about-yolo학습 단계에서는 label된 데이터가 있어, ground truth를 알 수 있으나,validation, test 단계에서는 어떻게 ground truth을 알고 계산하는지 궁금합니다.다른 Object detection 과는 달리 yolo는 IoU (ground truth) 가 두 가지 방향으로 쓰이는 듯 합니다.모델 성능 평가(mAP)에 활용되는 IoU(ground truth) => 이 측면에서는 training, validation, test에 쓰인 데이터의 bbox ground truth 활용 IoU 계산 후 성능평가 가능학습이나 추론 과정에 쓰이는 IoU(ground truth)=> training 단계에서는 학습데이터에서 ground truth 확보가능=> validation, testing 등의 inference 단계에서는 mAP 계산 전 활용되는 ground truth를 어떻게 구할 것인가? 요약드리자면 2번에서 쓰이는 ground truth를 어떻게 구하는지 문의드립니다.감사합니다.** stackoverflow 읽어보고 맞는가 싶다가 다시보니 결국 모델에 대한 mAP 계산과정 처럼 보입니다.
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mmdetect시
혹시 batchsize는 어떻게 설정이 가능할까요?? 어느 config를 바꿔야하는지 잘모르겠네요.
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SSD 딥러닝 모델 질문
안녕하세요, 딥러닝 공부 이제 막 시작한 학생입니다! 강의 열심히 들으려 하고있는데, 궁금한 점이 있어 질문 드립니다. 아직 지식이 부족한 터라, 질문 자체에 오류가 있을지도 모르겠습니다..Object Detection에 관심이 많습니다![질문]영상에서의 물체인식에서 속도와 정확도 면에서 가장 우수한 모델이 yolo라고 평가할 수 있나요?제가 SSD 딥러닝 모델을 사용한다면, ms coco 데이터 적용 시 Confidence값을 수정하면서 재현율과 정밀도를 평가할 수 있나요?SSD모델의 인지도가 많이 낮나요? 어떤 부분에서 강점을 가지는 지 궁금해요!(yolo가 급부상 해서..)딥러닝 모델이 특정 물체만 인식하게 한다면, 정확도가 향상될 수 있나요?(예를 들어, 화면상에서 사람과 자동차 중, 사람만 감지하도록 설정하고 싶은데.. 어떤 식으로 할 수 있는지, 사용하는 함수가 무엇이 있는 지 궁금해요)저장된 이미지와 다른 이미지에 대한 반응을 한다--> 어떤 딥러닝 모델에 적합한 설명일까요? [논외 질문]딥러닝 모델을 제대로 사용해봤다! 하려면 어떤 부분까지 고려해봐야 하는 지 궁금해요!DNN기반, face_recognition 을 이용해서 얼굴 특성을 추출해서 pickle파일에 저장한다고 했을 때, 어떤 특성들이 추출되는 지 혹시 아시는 지 궁금해요.... 인터넷마다 말하는 게 달라서요..ㅠㅠ (강의와는 관련이 없어서 논외 질문은 답변 안 해주셔도 받아들일 수 있습니다...!) 질문의 수준이 너무 낮아 놀라실 수 있겠지만... 앞으로 열심히 공부하겠습니다!
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yolov5 정확도 올리기
yolov5를 학습하는데 만약에 학습한 객체의 정확도가 낮게 나오면 성능이 안 좋은 것으로 알고 있습니다. 그러면 정확도를 올리고 싶은데 yolov5의 정확도를 올리는 방법을 알고 싶습니다.
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
데이터 전처리
데이터 전처리 시 왜 0~ 255 사이의 픽셀값을 0 ~ 1 사이 값으로 변환해주는 걸까요?자료의 범위가 맞춰져야 해서인 거 같은데 자세한 이유가 알고 싶습니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
cvtColor 실행 에러
cv2.cvtColor를 하면 아래와 같은 에러가 뜨는데 어떻게 해야할까요? error: OpenCV(4.5.5) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cvtColor'
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mmdet 실행 오류
개인pc 리눅스(우분투)에서 진행하고 있는데요 mmdet 설치 후 실행 시 하기 오류가 떠서 문의드립니다. 혹시 해결방안이 있을지요? ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory
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학습과정 질문
학습과정 질문드립니다.selective search에 의해 proposal된 영역이 feature map에 projection되는데 이때 여러개의 object들이 projection될테고 각각의 object들이 roi pooling 후 하나의 FC Layer로 합쳐진 뒤 분류과정이 진행되는 건가요?제 생각에는 뭔가 각각의 region별로 softmax를 통과해야 classification이 될 것 같은데요. 만약 region별로 pooling된 featuremap이 하나의 FC layer로 합쳐진다면 어떠한 과정으로 softmax를 통한 분류가 될 수 있는 건지 문의드립니다.
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질문 있습니다.
Bounding box regression을 진행할 때 학습에 사용되는 ground truth는 해당 ss proposal area와 annotaion파일의 box area의 iou를 비교해서 가장 높은 값이 학습에 사용되는 것인가요? 중간 알고리즘이 궁금하여 문의드립니다.