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- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
_, 의 의미
강의와 관련있는 질문을 남겨주세요.• 강의와 관련이 없는 질문은 지식공유자가 답변하지 않을 수 있습니다. (사적 상담, 컨설팅, 과제 풀이 등)• 질문을 남기기 전, 비슷한 내용을 질문한 수강생이 있는지 먼저 검색을 해주세요. (중복 질문을 자제해주세요.)• 서비스 운영 관련 질문은 인프런 우측 하단 ‘문의하기’를 이용해주세요. (영상 재생 문제, 사이트 버그, 강의 환불 등) 질문 전달에도 요령이 필요합니다.• 지식공유자가 질문을 좀 더 쉽게 확인할 수 있게 도와주세요.• 강의실 페이지(/lecture) 에서 '질문하기'를 이용해주시면 질문과 연관된 수업 영상 제목이 함께 등록됩니다.• 강의 대시보드에서 질문을 남길 경우, 관련 섹션 및 수업 제목을 기재해주세요. • 수업 특정 구간에 대한 질문은 꼭 영상 타임코드를 남겨주세요! 구체적인 질문일수록 명확한 답을 받을 수 있어요.• 질문 제목은 핵심 키워드를 포함해 간결하게 적어주세요.• 질문 내용은 자세하게 적어주시되, 지식공유자가 답변할 수 있도록 구체적으로 남겨주세요.• 정확한 질문 내용과 함께 코드를 적어주시거나, 캡쳐 이미지를 첨부하면 더욱 좋습니다. 기본적인 예의를 지켜주세요.• 정중한 의견 및 문의 제시, 감사 인사 등의 커뮤니케이션은 더 나은 강의를 위한 기틀이 됩니다. • 질문이 있을 때에는 강의를 만든 지식공유자에 대한 기본적인 예의를 꼭 지켜주세요. • 반말, 욕설, 과격한 표현 등 지식공유자를 불쾌하게 할 수 있는 내용은 스팸 처리 등 제재를 가할 수 있습니다. 강의 잘 듣고 있습니다. 초반부분 수강중 "_,"의 의미가 명확하지 않게 설명된것 같아서 재문의 드립니다. #selectivesearch.selective_search()는 이미지의 Region Proposal정보를 반환 _, regions = selectivesearch.selective_search(img_rgb, scale=100, min_size=100) #scale, min_size를 바꾸면 다 다르게 나옴 #scale 범위 // min_size --> bounding box의 생성 print(type(regions), len(regions)) #41개의 구조체 영역이 존재하게 됨 >> <class 'list'> 502 #selectivesearch.selective_search()는 이미지의 Region Proposal정보를 반환 regions = selectivesearch.selective_search(img_rgb, scale=100, min_size=100) #scale, min_size를 바꾸면 다 다르게 나옴 #scale 범위 // min_size --> bounding box의 생성 print(type(regions), len(regions)) #41개의 구조체 영역이 존재하게 됨 >><class 'tuple'> 2 이런식으로 class 형식이 바뀝니다... 쓰고 안쓰고의 의미가 있는건가요? regions여서 앞에 하나더 붙인건지 궁금합니다! 감사합니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
raccoon 데이터 keras retina train.py 부분 문의
안녕하세요 항상 좋은 답변 감사드립니다. 진행 시 라쿤데이터 annotation과 class로 train.py를 실행하는 부분에 에러가 발생해서 문의 드립니다. 환경은 colab이며 기본 경로는 '/content/drive/My Drive/Colab Notebooks' 밑으로 폴더 생성하여 진행한 상태입니다.
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coco.json annotation과 학습 이미지의 filename이 불일치 처리
Matterport로 Multi-class Mask R-CNN을 하고 있습니다. coco로 annotation한 json 파일의 'filename' 정보와 실제 학습 이미지가 매칭되지 않을 때, Dataset Generation에서 처리할 수 있는 코드가 있을까요. -> 매칭되지 않는 id는 데이터셋에서 제외 학습데이터수가 15만개 이상으로 매칭되지 않는 파일이 4천개가 넘어서 일일이 수정하기에는 한계가 있네요.
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
선명한 화질 이미지 데이터
강의 중간, 선명한 화질의 이미지 데이터들을 트레인 했기 때문에, 잘려나온 얼굴을 디텍트 하지 못한 것에 대해서 아쉽다고 하셨는데요. 그렇다면 선명하지 못한 화질들도 같이 훈련셋에 포함시켜주는 것이 좋은가요? 아니면 같이 포함시켰다가는, 오히려 face라는 개체에 대한 정의가 불명확해져서 이도 저도 아닌 것이 되나요?
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__init__.py 경로 질문
안녕하세요. 코랩으로 __init__.py 수정하려고 강의하신 경로로 따라가는데 전 lib/python3.5/dist-packages/keras까지만 있고 backend폴더는 없네요. lib/python2.7경로로 가보면 하위에 backend폴더 및 __init__.py는 있구요. 어디가 잘못 된 건지 알려주시면 감사하겠습니다.
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오류가 뜹니다..ㅠㅠ
tensorflow API 학습중입니다. Record를 셋업하는 과정에서 이와 같은 오류가 나옵니다. fatal exception: access violation로 나오는데 무엇이 잘못되었는지 감도 안오네요 ㅠㅠㅠ
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raccoon 이미지 디텍션 트레이닝 결과가 너무 안좋은데 GPU성능 차가 있나요??
Val_loss값이 강의와 다르게 너무 크게나오고 줄지를 않습니다. (4000~6000) 실행 - 결과파일 모두 정상적으로 나왔는데 디텍션 결과가 너무 좋지않네요 디텍션 정확도가 0.3~5 정도로 1/3 정도만 디텍션 됩니다 .. env : [conda] conda 4.8.5 [cudatoolkit] 10.0.130 [cudnn] 7.6.0 [python] Python 3.7.6 [tensorflow-gpu] 1.13.1 [keras] 2.2.4 C:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer conv2d_1 due to mismatch in shape ((3, 3, 3, 32) vs (64, 32, 3, 3)). weight_values[i].shape)) C:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer batch_normalization_1 due to mismatch in shape ((32,) vs (64,)). weight_values[i].shape)) C:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer conv2d_2 due to mismatch in shape ((3, 3, 32, 64) vs (32, 64, 1, 1)). weight_values[i].shape)) C:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer batch_normalization_2 due to mismatch in shape ((64,) vs (32,)). weight_values[i].shape)) C:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer conv2d_3 due to mismatch in shape ((1, 1, 64, 32) vs (64, 32, 3, 3)). weight_values[i].shape)) C:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer batch_normalization_3 due to mismatch in shape ((32,) vs (64,)). weight_values[i].shape)) C:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer conv2d_4 due to mismatch in shape ((3, 3, 32, 64) vs (128, 64, 3, 3)). weight_values[i].shape)) Load weights \Users\admin\Desktop\DLCV\Detection\yolo\keras-yolo3\model_data\yolo.h5. Freeze the first 249 layers of total 252 layers. Train on 180 samples, val on 20 samples, with batch size 4. Epoch 1/50 45/45 [==============================] - 14s 303ms/step - loss: 3209.1600 - val_loss: 6300.4242 Epoch 2/50 45/45 [==============================] - 9s 202ms/step - loss: 707.9817 - val_loss: 5987.8038 Epoch 3/50 45/45 [==============================] - 10s 222ms/step - loss: 404.0721 - val_loss: 5872.5174 Epoch 4/50 45/45 [==============================] - 8s 187ms/step - loss: 300.0009 - val_loss: 5676.1661 Epoch 5/50 45/45 [==============================] - 10s 223ms/step - loss: 197.5603 - val_loss: 5666.7763 Epoch 6/50 45/45 [==============================] - 10s 222ms/step - loss: 172.6001 - val_loss: 5630.2007 Epoch 7/50 45/45 [==============================] - 10s 219ms/step - loss: 134.5537 - val_loss: 5487.8045 Epoch 8/50 45/45 [==============================] - 10s 221ms/step - loss: 116.2651 - val_loss: 5530.3334 Epoch 9/50 45/45 [==============================] - 10s 223ms/step - loss: 99.5342 - val_loss: 5492.4720 Epoch 10/50 45/45 [==============================] - 10s 220ms/step - loss: 87.7493 - val_loss: 5519.4808 Epoch 11/50 45/45 [==============================] - 10s 221ms/step - loss: 76.5280 - val_loss: 5482.3372 Epoch 12/50 45/45 [==============================] - 10s 221ms/step - loss: 71.2550 - val_loss: 5427.8594 Epoch 13/50 45/45 [==============================] - 10s 219ms/step - loss: 62.9793 - val_loss: 5439.6515 Epoch 14/50 45/45 [==============================] - 10s 221ms/step - loss: 59.4915 - val_loss: 5349.3237 Epoch 15/50 45/45 [==============================] - 10s 222ms/step - loss: 63.2302 - val_loss: 5422.8351 Epoch 16/50 45/45 [==============================] - 10s 218ms/step - loss: 58.4533 - val_loss: 5349.4282 . . . . Epoch 00080: ReduceLROnPlateau reducing learning rate to 1.0000000116860975e-08. Epoch 81/100 45/45 [==============================] - 24s 540ms/step - loss: 18.5613 - val_loss: 18.1559 Epoch 82/100 45/45 [==============================] - 24s 540ms/step - loss: 18.7043 - val_loss: 18.2448 Epoch 83/100 45/45 [==============================] - 24s 540ms/step - loss: 19.6548 - val_loss: 18.2508 Epoch 00083: ReduceLROnPlateau reducing learning rate to 9.999999939225292e-10. Epoch 84/100 45/45 [==============================] - 24s 541ms/step - loss: 18.9384 - val_loss: 18.8026 Epoch 85/100 45/45 [==============================] - 25s 547ms/step - loss: 18.6985 - val_loss: 17.7818 Epoch 86/100 45/45 [==============================] - 25s 566ms/step - loss: 18.9661 - val_loss: 19.2374 Epoch 00086: ReduceLROnPlateau reducing learning rate to 9.999999717180686e-11. Epoch 87/100 45/45 [==============================] - 25s 547ms/step - loss: 18.8628 - val_loss: 18.9642 Epoch 00087: early stopping
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윈도우 환경에서 경로가 이상하게 설정됩니다.
FileNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-928a18d63e66> in <module> 11 print(ANNO_DIR) 12 ---> 13 files = os.listdir(ANNO_DIR) 14 print('파일 개수는:',len(files)) 15 print(files) FileNotFoundError: [WinError 3] 지정된 경로를 찾을 수 없습니다: 'C:\\Users\\admin\\DLCV/data/raccoon/annotations' HOME_DIR = str(Path.home()) HOME_DIR = str('/Users/admin/Desktop/') 으로 바꿔서 불러왔는데 xml_to_csv 과정에서 다시 /Users/admin/Desktop\DLCV/data/raccoon/images\raccoon-1.jpg 경로 중간에 \로 아어집니다. /Users/admin/Desktop/DLCV/Detection/yolo/keras-yolo3\\model_data/raccoon_class.txt'라쿤 클래스 텍스트 불러올 때도 다시 \ 로 이어집니다..
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오류가 뜹니다..ㅠㅠ
tensorflow object detection API 환경 설정중에 bulid test 하니 아래와 같은 에러가 뜹니다 ㅠㅠ 혹시 몰라 nets 라이브러리 인스톨하였는데 에러가 안고쳐 지네요 ㅠㅠㅠ 환경은 현재 구글 클라우드가 막혀서 아나콘다를 사용하고 있습니다.
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MASK-RCNN 관련 질문 드립니다.
안녕하세요. 강의를 너무나 재미있게 잘듣고 있습니다. MASK-RCNN 관련 질문이 있습니다. Only person에 대해서만 검출을 하고 싶을때는 어떻게 하면 될까요? pretrained weights 파일을 이용하여 person만 검출해서 사용하는 방법이 있을까요? 아니면,, person에 대해서만 train을 통해서 다시 weighs 파일을 생성해야할까요.. webcam을 통해서 person만 인식해서 segmentaition 을 해볼려고 합니다. person만 인식해서 배경화면을 blur 처리나 다른 이미지로 대체..이런것들을 한번 해보고 싶어서 질문 드립니다.
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질문있습니다
이렇게 뜨는데 무엇이문제인가요
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RCNN, RCNN-BB
안녕하세요. 논문 성능 비교 중에 언급하신 RCNN, RCNN-BB의 차이가 궁금합니다. RCNN은 Bounding-Box를 사용하지 않은 모델인가요..?
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할당량 변경 질문
안녕하세요. 다시 300달러 무료 제공이 활성화된 것 같아서 정보 전달드립니다. 어제 가입했어요~~ 할당량 수정이 되지 않아서 질문드립니다. 현재 유료버전으로 업그레이드 완료한 상태이고 밑에 분이 질문드렸던 거 참고해서 필터링 까지 했는데 그 뒤로 체크박스 및 수정 여부가 뜨지 않아서 어떻게 해야하는지 질문드립니다. 밑에 관련사진 첨부합니다. 감사합니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Instance Segmentation 관련 궁금증입니다.
강의와 관련있는 질문을 남겨주세요.• 강의와 관련이 없는 질문은 지식공유자가 답변하지 않을 수 있습니다. (사적 상담, 컨설팅, 과제 풀이 등)• 질문을 남기기 전, 비슷한 내용을 질문한 수강생이 있는지 먼저 검색을 해주세요. (중복 질문을 자제해주세요.)• 서비스 운영 관련 질문은 인프런 우측 하단 ‘문의하기’를 이용해주세요. (영상 재생 문제, 사이트 버그, 강의 환불 등) 질문 전달에도 요령이 필요합니다.• 지식공유자가 질문을 좀 더 쉽게 확인할 수 있게 도와주세요.• 강의실 페이지(/lecture) 에서 '질문하기'를 이용해주시면 질문과 연관된 수업 영상 제목이 함께 등록됩니다.• 강의 대시보드에서 질문을 남길 경우, 관련 섹션 및 수업 제목을 기재해주세요. • 수업 특정 구간에 대한 질문은 꼭 영상 타임코드를 남겨주세요! 구체적인 질문일수록 명확한 답을 받을 수 있어요.• 질문 제목은 핵심 키워드를 포함해 간결하게 적어주세요.• 질문 내용은 자세하게 적어주시되, 지식공유자가 답변할 수 있도록 구체적으로 남겨주세요.• 정확한 질문 내용과 함께 코드를 적어주시거나, 캡쳐 이미지를 첨부하면 더욱 좋습니다. 기본적인 예의를 지켜주세요.• 정중한 의견 및 문의 제시, 감사 인사 등의 커뮤니케이션은 더 나은 강의를 위한 기틀이 됩니다. • 질문이 있을 때에는 강의를 만든 지식공유자에 대한 기본적인 예의를 꼭 지켜주세요. • 반말, 욕설, 과격한 표현 등 지식공유자를 불쾌하게 할 수 있는 내용은 스팸 처리 등 제재를 가할 수 있습니다. 안녕하세요. Instance Segmentation에 대해서 궁금한 점이 있습니다. 제가 알고 있는바로는 Instance Segmentation 은 per-object detection이고 Semantic Segmentation 이나 Panoptic Segmentation은 per-pixel detection이라고 알고 있습니다. 만약 Instance Segmentation을 per-pixel detection으로 진행을 한다면 문제가 생길까요? 그러니까 예를 들어, 한 장의 거실 사진이 있다고 했을때, 사진내의 있는 모든 물체부터 천장, 바닥, 벽 등 모든 것을 instance segmentation으로 detect해도 문제가 없는 것 일까요? 많은 물체와 벽, 바닥 들이 pixel 상으로 겹칠텐데 이런 것도 문제가 되지 않을까요? 배경들에 대해 Semantic segmentation말고 Instance Segmentation을 쓰지 않는 특별한 이유가 있을까요? 아래 참고하실 만한 샘플 이미지 올립니다. 답변주시면 정말 감사하겠습니다.
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질문이있습니다
선생님 제가 중학생입니다.여기까지 강의를 보면서 질문이있는데 제가 파이썬은 문법은 아는데 이 딥러닝 코드를 다 외워야되는지 아니면 강의를 진행내가면서 자동적으로 써지게 되나요 궁금합니다
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주피터 노트북
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KerasYolo3_학습및_Detection 그레이 이미지 출력 에러( 커스텀 데이터)
안녕하세요 강사님 오랜만에 인사드립니다. 강사님이 저번에 가르쳐 주셔서 labellmg 을 이용해서 직접 Dataset을 만들어공부를 하고 있습니다. 그런데 문제가 발생했습니다. 그레이스케일을 그대로 출력하는 문제입니다. 강사님 강의중 "Raccoon 데이터 세트를 YOLO V3로 학습" Code를 이용하여 학습 모델까지 만들었는데 아래 마지막 이미지와 같이 "TypeError: function takes exactly 1 argument (3 given)" 에러가 발생했습니다. 그레이스케일을 RGB로 다시 변경해주는 코드를 생성해줘야하는것은 강의를 들어서 이해했는데 어느부분 Code를 어떻게 수정해야할 지.. 막막해서 질문드립니다. 그레이이미지 그대로 디텍션 하려면 어느부분의 Code가 수정되야할 지 궁금합니다.
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Feature Map이 여러개인 경우 SPP Layer로 어떻게 들어가는 지?
Q1. Feature Map이 여러개인 경우 SPP Layer로 어떻게 들어가는 지 궁금합니다. Feature Map이 한개인 경우, 아래와 같은 Layer가 될 것 같은데 여러개이면 어떻게 SPP Layer가 구성되는 것인가요? SPP Layer : [ Selective search1, Selective search2, ... , Selective search2000] Q2. 기존에 SPM(Spatial Pyramid Matching)과 SPP를 배울 때, 여러개의 Level 단위에서 피쳐를 추출하고 이를 합쳤는데 SPP Layer의 Selective search1도 Selective search1 = [level0, level1, level2] 이런 식으로 된 것인가요? CNN하고 매핑하기에는 뭔가 애매한 부분이 있어서 질문드립니다. (CNN -> Pooling 이런 식으로 적용된 것인지 아니면 제가 놓친 부분이 있는 것인지 질문드립니다.)
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tensorflow api 강의 중에 graph.pbtxt 만들고 나서 error
tensflow api 강의를 듣고 graph.pbtxt 파일을 만들었고, 이후 cv2.dnn.readNetFromTensorflow 함수를 이용했는데 다음과 같은 오류가 계속 나와서 이후로는 진행을 못했습니다. 혹시 해결 방법이 있을까요 .. ? 구글링 해봐도 방법을 못 찾았습니다. ㅠ 10번 이상 강사님의 코드를 다시 쳐봤는데도 같은 에러가 발생합니다. ㅠㅠ