월 18,150원
5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
구글클라우드플랫폼 결제 계정 주의
안녕하세요 강사님 다른 수강생 분들께 공유해드리고 싶은 내용이 있습니다. 오늘 아침에 7만5천원 가량의 결제 문자를 받았습니다. 또 동시에 구글클라우드플랫폼 결제계정이 정지되었다는 메일을 받았습니다. 무슨일인가 싶어 알아봤더니 작년 12/10 부터 누군가 제 계정을 해킹하여 VM instance를 사용해왔습니다. 다행히 해당 계좌에 잔액이 없었기에 결제 정지에 그쳤습니다. 저는 GPU 할당에 실패하여 코랩만 사용해왔기 때문에 결제 이유가 없습니다. 즉시 2차 보안 설정 및 VM을 정지하였고, 해당 내용을 문의한 뒤 답변을 기다리고 있는 상태입니다. 아마 저와 같이 GPU 할당에 실패하고, 2차 보안을 설정하지 않으신 분들이 계실 것이라 생각됩니다. 보안에 대해 다시 한 번 생각하게 됐으며 저와 같은 피해자가 발생하지 않길 바라는 마음에서 남깁니다. 감사합니다.
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
쥬피터 노트북 conda tf133 오류가 생깁니다.
영상 끝 부분에 jupyter notebook에 conda 항목이 생기는 부분에서 따라하던 과정에서 문제가 발생했습니다. 제 jupyter notebook 의 conda를 누르면 "EnvironmentLocationNotFound: Not a conda environment: /opt/conda/envs/tf113" 이라는 오류가 나옵니다. 그리고 강사님이랑 다르게 root의 Directory가 /opt/conda 로 되어있고, tf115 밑에 conda라는 이름으로 Directory가 /opt/conda로 되어 있습니다. 어떻게 해결할 수 있는지 궁금합니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
object Detection에서의 TN 질문입니다.
그렇다면 object Detection에서 TN의 값은 따로 없는건가요??
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
그림이 헷갈려서 질문드립니다.!!
14:50 쯤 ROI-Align 아래 정석 gird가 그려져있고 안에 소숫점 grid가 그려져있는 그림을 보고 잘 이해가 안가서 질문드립니다. (ROI-Align 으로 구해야할 값은 실선으로 그려진 grid 안 점들의 값) 다른 그림들은 픽셀값들이 적혀있지만 해당 그림은 픽셀값이 없습니다. 혹시 점선으로 표시된 선의 교차점에 픽셀값이 있다고 생각하면되나요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
혹시나 Custom data 학습시키는것도 알려주실 수 있을까요
안녕하세요. 공부하다가 질문드려요 예를 들면 제가 찾고자하는 사람의 얼굴 이미지를 학습시켜서 이미지 내의 모든 인물들 중에서. 원하는 인물만 찾아내고, 그 인물 중심 사격틀을 기준으로 이미지를 가공하기 위함인데요. 제가 원하는 인물의 얼굴 이미지를 학습시키고 싶은데 이럴경우 어떻게 해야할지.. yolo 를 사용하고싶은데 혹시 알려주실 수 있나요
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
yolo 구조
keras yolov3 공부중입니다. (1) yolo v3 모델 아키텍처와 코드를 비교하기가 어려운데.. train.py와 yolo.py를 어떤식으로 살펴보면 될까요? ㅜ..ㅜ (2) 그리고 모델 freeze에 대해 알고 싶으면 어떤 내용을 살펴보아야 하는건가요? (3) output layer 3개의 model weight는 서로 어떤식으로 공유가 되는건가요? yolo v3 모델을 깊이 있게 이해하고 싶은데 어려움이 많습니다. 답변 주시면 감사하겠습니다 (ㅜ..ㅜ)
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
keras-yolo3 훈련 에러
안녕하세요. 선생님 keras-yolo3 raccoon 데이터셋 훈련 때 오류가 발생했습니다. freeze시에는 잘 동작을 하는데, 모든 레이어를 unfreeze 할 때는 처음부터 에러가 바로 발생하네요. 메모리 용량 문제로 보이는데, 개인 GPU라서 해결할 방법은 GPU 메모리가 높은 것을 사용하는 것이겠죠? --------------------------------------------------------------------------- ResourceExhaustedError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-b92f17d39649> in <module> 82 epochs=100, 83 initial_epoch=50, ---> 84 callbacks=[logging, checkpoint, reduce_lr, early_stopping]) 85 model.save_weights(log_dir + 'trained_weights_final.h5') ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs) 89 warnings.warn('Update your `' + object_name + 90 '` call to the Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2) ---> 91 return func(*args, **kwargs) 92 wrapper._original_function = func 93 return wrapper ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch) 1413 use_multiprocessing=use_multiprocessing, 1414 shuffle=shuffle, -> 1415 initial_epoch=initial_epoch) 1416 1417 @interfaces.legacy_generator_methods_support ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\engine\training_generator.py in fit_generator(model, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch) 211 outs = model.train_on_batch(x, y, 212 sample_weight=sample_weight, --> 213 class_weight=class_weight) 214 215 outs = to_list(outs) ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\engine\training.py in train_on_batch(self, x, y, sample_weight, class_weight) 1213 ins = x + y + sample_weights 1214 self._make_train_function() -> 1215 outputs = self.train_function(ins) 1216 return unpack_singleton(outputs) 1217 ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in __call__(self, inputs) 2664 return self._legacy_call(inputs) 2665 -> 2666 return self._call(inputs) 2667 else: 2668 if py_any(is_tensor(x) for x in inputs): ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in _call(self, inputs) 2634 symbol_vals, 2635 session) -> 2636 fetched = self._callable_fn(*array_vals) 2637 return fetched[:len(self.outputs)] 2638 ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in __call__(self, *args, **kwargs) 1437 ret = tf_session.TF_SessionRunCallable( 1438 self._session._session, self._handle, args, status, -> 1439 run_metadata_ptr) 1440 if run_metadata: 1441 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr) ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py in __exit__(self, type_arg, value_arg, traceback_arg) 526 None, None, 527 compat.as_text(c_api.TF_Message(self.status.status)), --> 528 c_api.TF_GetCode(self.status.status)) 529 # Delete the underlying status object from memory otherwise it stays alive 530 # as there is a reference to status from this from the traceback due to ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1024,512,3,3] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node training_1/Adam/gradients/conv2d_58/convolution_grad/Conv2DBackpropFilter}}]] Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.그리고 추가로 궁금한 것이, 처음에 훈련할 때 freeze는 따로 코드로 설정하지 않아도 첫번째 레이어는 고정되어지는 것인가요?감사합니다
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
오픈소스 분석
안녕하세요 선생님. 강의에서 나오는 오픈소스를 분석하는 방법에 대해서 질문드립니다. 제가 yolo모델에 관심이 많아 소스코드를 분석해보고 싶지만, 아직 오픈소스를 제대로 분석해본적이 한번도 없습니다. 일단 선생님의 강의를 통하여 큰 숲은 본것같은데, 막상 코드를 한줄한줄 분석하다보면 막히는 부분이 너무나 많습니다. 물론 소스를 분석하는 것이 차근히 하나하나 하는것 밖에는 방도가 없겠지만, 분석을 하는 방법에 대한 팁(조언)을 받고싶습니다. 가령 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3에 대한 소스를 분석하고 싶은데, 선생님께서 이러한 오픈소스 분석을 처음부터 하시게 된다면 어떠한 순서와 방법으로 분석을 하시는지 궁금합니다.
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
용어가 헷갈려서 질문드립니다
이전에 Selective search 공부할때 region proposal 용어가 쓰였는데 큰 차이를 못 느끼겠습니다. RPN은 단순히 network 구조가 추가 그리고 적용되는 대상이 feature map인 차이로 보이는데 selective search가 원본이미지에 적용되는것이고 RPN은 Feature map에 selective search 하는것으로 이해해도 무방할까요?
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
5:35 RoI pooling 출력값에 대한 질문
region proposal 에서 2000개 예측 값이 나왔다고 가정하면 ROI 출력값 shape가 (2000, 7 * 7 * 512) 가 되나요?
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
SPP Layer 를 거친 출력값
SPP Layer 를 거친 출력값으로 같은 사이즈의 벡터 2000개가 나오는데 shape로 보면 (vector size, 2000) 이런식으로 나오는건가요? 따로 따로 나오는게 맞는지 확신이 안들어서 질문드립니다!
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
SPP 에 대해 질문있습니다!!
7:30 부분에서 궁금하게 생겼습니다. 예전 CNN을 공부하고 이미지 분류를 데이터 수집부터 분류까지 직접해본경험이 있는데요 그때 당시 이미지를 resize 하는 부분에서 warp 되는 이미지의 정보 손실에 대해 궁금했습니다. 혹시 단순히 CNN 분류 모델을 만들기 위해서 resize 대신 SPP를 사용하면 이미지 정보 손실을 막고 성능 측에서 더 좋게 나오나요? 결국 두 방법다 고정된 사이즈를 얻기 위해 변형이 필요한것같은데 어떤차이가 있나요?
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
바운딩 박스 정보에 대한 질문 있습니다~
1. 지금 예시에서 만들어진 바운딩 박스들은 예측된 박스이고 각 박스의 confidence score가 Bird 또는 FIsh 라는 class 정보 까지 제공하나요?? 2. confidence score가 해당 바운딩 박스에 객체가 있을 가능성이라고 이해를 해도 될까요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
yolo 전이학습 관련
안녕하세요 선생님. 현재 custom데이터를 학습하여 yolo모델을 잘 사용하고 있습니다. 현재 만든 custom모델에 추가로 다양한 학습데이터를 학습시키려고 하는 방법에 고민이 있습니다. 1. 처음부터 다시 제가 가진 모든 데이터를 학습시키는 방법 -> 예를 들면 custom학습하기 전 500개의 데이터와 추가의 데이터 600개를 합쳐 1100개를 custom학습 시키는 방법 2. 만들어진 h5파일을 가지고 새로운 데이터만 전이학습 시키는 방법 -> 예를 들면 500개를 전이학습 시켜놓은 모델(h5)에 다시 600개를 추가로 전이학습 시키는 방법 cf) 500개짜리와 600개짜리는 동일한 래이블 입니다. 1.과 2.번의 방법중 어느 방법이 더 괜찮을지 조언을 듣고싶습니다.
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
윈도우에서의 keras-yolo model path decode 에러 문제
안녕하세요. 개인 GPU에서 keras-yolo 전까지 cuda, cudnn 모두 잘 설치하고 실습도 전까지 진행했습니다 그런데 keras-yolo를 수행하려는데 윈도우 PATH 문제인지, 에러가 발생하네요. 파이썬 os 모듈에 익숙치 않아 혹시 알고 계신다면 조언좀 구하고 싶습니다. 구글링도 해봤는데 아직 잘 모르겠어서 질문을 드립니다. 감사합니다 파일 경로는 맞고, 잘 읽는 것 같은데, 문법에서 어디 문제가 있나봅니다... cp949, uff-8 이런건가요....
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
ec2 서버환경에서 yolo 구현 질문
안녕하세요 선생님. 제가 ec2환경에서 yolo를 inference만 하려고 하는데요. keras의 backend __init__.py도 바꾸고, 코랩환경에서 만들었던 trained_weights_final.h5, *_class.txt 두 가지를 사용하여 inference만 해보려고 하는데 이러한 오류가 나옵니다. 수업내용 그대로 따라했던거같은데, 제가 빠뜨린게 없는지 혹은 환경설정을 잘못했는지 어떠한 문제가 있는지 알려주시면 감사하겠습니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
혹시 colab 사용자는 현재 강의 실습을 못하나요?
안녕하세요 제가 며칠전에 강의 신청해서 공부를 하려고 하는데 환경 셋팅과 동영상의 진행 과정에서의 차이 같은 것들에 많은 어려움을 겪고 있습니다. 혹시 colab 사용자는 putty 창을 사용할 일이 없나요? 제가 잘못본건지.. 그 처음에 구글 클라우드 플랫폼에서 가입하고 설치하면 putty 창이 뜨고 아나콘다 설치하더라구요 근데 저는 그 부분을 사용 안하니까 일단 참고만 하고 뒤의 colab 셋팅 부분만 따라했습니다. 현재 OpenCV를 활용한 이미지 처리 실습에서.. 실습을 어떻게 해야할지 몰라서 조금 힘드네요 .. 제가 어떻게 해야 실습을 해야할지 알 수 있을까요. 아, 또 저는 YOLO 를 이용해서 Detection을 하고 싶어요. 혹시 YOLO 부분만 봐도 되나요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
RetinaNet Focal Loss에 관해서 개념이 잘 이해가 되지 않습니다
안녕하세요 RetinaNet의 이해 - Focal Loss 강의를 보다가 의문이 생겨서 질문을 드립니다 Cross Entropy 손실함수를 구할 때 이미지 전체에 대한 Anchor box에서 나온 Loss를 모두 더한 것을 말하는 것 같습니다. 정의에 Summation 기호가 붙여져 있어서요. 그리고 강의자료 234 페이지에는 "약 10 배 차이로 10000개의 easy exampl들이 더 Loss가 크다"고 표현하면서 합에 대한 것을 강조했습니다 그런데 적용은 각 Anchor box의 손실에 따라서 적용해야 하는데, 왜 굳이 Summation으로 표현하는 것인지 모르겠습니다. 제가 모르는 regression 방법이 따로 있는 것인지요? 전체 summation과 각 Anchor box의 loss 값 비율을 구해서 regression을 하는 것인가요? 그리고 추가로 Focal Loss에서 CE, FL, foreground, background 용어가 나오는데, CE, FL은 아는데 뒤에 for, back을 나누는 이유가 있을까요? 간단하게 설명이 가능하신가요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
전 그냥 제 컴퓨터의 gpu로 돌리고싶습니다.
전 그냥 제 컴퓨터의 gpu로 돌리고 싶습니다. 구글 코랩을 이용해 구글 gpu 를 이용하는게 아니라 제 컴퓨터로 직접 돌리고싶은데.. 혹시 그러한 방법도 알려주시나요? 아직 동영상 강의를 다 보진 않았습니다만 초반에 구글 드라이브 콜랩이라든가 하는 부분들이 모두 너무 번거로워서요. 매번 학습을 할 때나 뭐 그럴때도 매번 다시 다운로드하고 하는 과정같은것이 좀 그랬습니다. 저는 제 컴퓨터로 돌리고싶은데 그런 부분도 알려주시면.. 좋겠습니다.!!
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
yolo custum 모델
안녕하세요 선생님. 제가 yolo의 너구리를 custum 학습한것처럼 저의 데이터에 맞게 수정을 해보았습니다. 제가 가진 데이터의 label은 세개이고, label을 0, 1, 2로 설정하여 하나의 csv파일로 생성하였습니다. 첨부한 사진처럼 학습할때 오류가 생기는데 원인을 알 수 있을까요? 혹은 저의 경우처럼 여러개의 label일 때 주의해야 할 점이 어떤것이 있을까요?