월 18,150원
5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
tensorflow api 오류입니다.
모든 경로를 똑같이 했는데 당음과 같은 오류가 계속나와서 학습을 진행하지 못하고 있습니다. ㅠㅠ 방법을 찾아 볼려고 여기저기 가봤지만 잘 모르겟습니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
이미지 피라미드에 문제점이 있다고 하셨는데 무엇인지 궁금합니다.
이미지 피라미드에 문제점이 있다고 하셨는데 무엇인지 궁금합니다.
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
tensorflow api 환경 set up에 대해서 질문이 있습니다.
tensorflow api 환경 setup을 하고 setup이 제대로 됐는지 확인하는 코드인 python model_builder_test.py를 실행했는데 다음과 같이 아무런 반응이 없어서 제대로 설치가 됐는지 확인할 수 있는 다른방법이 있을까요 .. ? 혹시 제가 python model_builder_tf1_test.py라는 모델을 실행 시켰는데.. 다음 사진과 같이 나왔는데 tensorflow api의 환경 setup이 완료된 것으로 봐도 되는지 궁금합니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
matterport mask rcnn의 image_id 와 class_id의 연결
안녕하세요 , 강의와 답변에 항상 감사드립니다. matterport mask rcnn 에서 이미지 로딩시 class_id와 image_id가 어떻게 연결이 되나요? 질문을 올리고 몇 번 수정했습니다.제가 질문하는 것이 명확하지 않은 것 같아서요.^^ 질문의 요지는 class_id 등록을 add_class를 이용해서 dataset에서 등록을 해주고 있는데, image_id와 class_id가 어딘가에서 연결이 되어야 할 것 같은데, 그 위치를 찾질 못하고 있습니다. 강의 중에 설명을 하신것 같기도 하고,,, 예를 들어 coco_dataset의 사람이면 class_id가 1번일텐데, train전 image와 class_id를 연결하는 부분이 어디인지를 못찾고 있습니다 감사합니다. 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.
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
retinanet anchor box 최적화를 따라하던 중 .. ㅠ
이러한 에러가 발생하는데 어떻해야하나요 .. ?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
GPU 추가 버튼이 안눌러져요
선생님 안녕하세요. 강의 따라서 GPU All regions 1개 할당승인도 받았는데 VM인스턴스 만들기에서 GPU추가 버튼이 비활성화된 상태로 안눌러지네요 ㅜ 어느 지역을 선택하든 클릭이 안돼요. 구글에 검색해봐도 해결방법이 나오지 않아 질문 올립니다 ㅠㅠ
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
keras-yolov3 raccoon 학습 문의 드립니다.
안녕하세요 keras yolov3 raccoon 학습 관련하여 지난번에 mAP 구하고 싶다고 문의 드렸을 때, github 알려주셔서 보고 있습니다. 추가 문의 사항 있습니다. 1) 일반적으로 학습할 때는, train set: test set 7:3 으로 나눠서 학습과 테스트를 하게 되는데, 이때 학습에 썼던 데이터를 테스트에서도 쓴다면 이미지를 외워버리는게 되어 오버피팅이 일어날 수도 있다고 알고 있습니다. keras-yolov3 raccoon 을 할 때는, xml 200건을 csv 로 변환하여 9:1로 학습, 검증에 사용하는데, 코드상으로는, inference 할 때도 그 200장 동일한 이미지를 사용하고 있습니다. 여기서 학습에 사용되지 않은 이미지로 inference를 해야 하는게 아닌가 궁금합니다. 개인 보유 이미지에 적용하려다 보니 의문이 들었습니다. xml 파일이 있는 걸 학습에 써야하고, inference는 xml 파일이 없는 (학습에 사용하지 않은 ) 이미지를 써야 한다고 생각해서요. 2) mAP를 구할 때 ground-truth, detection result 파일이 필요한데요, ground-truth 는 <class_name> <left> <top> <right> <bottom> 이 필요하고 detection-result는 <class_name> <confidence> <left> <top> <right> <bottom> 가 필요합니다. 여기서, ground-truth 는 학습에 쓸 xml 파일, detection-result 는 inference 에서 나오는 결과를 활용해야 할 거 같은데 요, 위 질문에 이어서 봤을 때, inference에 학습에 미사용된 이미지를 사용했을 경우에 mAP를 구하려면 precision, recall 개념을 보면, 왠지 정답지가 이미 있는 이미지 (그러니까 학습에 쓴 이미지)를 가지고 테스트에도 활용해야 잘 예측을 했는지 (정답을 정답으로 맞췄는지) 구할 수 있을거 같아서 입니다. 머신러닝 위주로 해 보다 보니 딥러닝 특히 object detection에 대해 이해가 잘 안되는 부분들이 있습니다. 답변 미리 감사 드립니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
KerasYolo_Raccoon_학습및_Detection.ipynb 파일 - 오타 참조
https://github.com/chulminkw/DLCV/blob/master/Detection/yolo/KerasYolo_Raccoon_%ED%95%99%EC%8A%B5%EB%B0%8F_Detection.ipynb 파일에 오타가 있어서 말씀드립니다!! 혹시나 다른 분들을 위해... 이전 value_str = ('{0},{1},{2},{3},{4}').format(x1, y1, x2, y2, class_id) value_str_list = value_str_list+value_str_list+' ' # object별 정보를 tuple형태로 object_list에 저장. train_csv_file.write(full_image_name+' '+ value_str+'\n') # xml file 찾는 for loop 종료 이후 value_str = ('{0},{1},{2},{3},{4}').format(x1, y1, x2, y2, class_id) value_str_list = value_str_list+value_str +' ' # object별 정보를 tuple형태로 object_list에 저장. train_csv_file.write(full_image_name+' '+ value_str_list +'\n') # xml file 찾는 for loop 종료 혹시나 교수님의 dlcv git 레포지토리 변경되면 해당 게시물 삭제하겠습니다. :)
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
kerasYolo_Raccoon_학습및_Detection_colab
안녕하세요!! 강의 정말로 재밌게 잘 듣고 있습니다!! Tensorflow Keras를 사용해서 Raccoon 사진들을 학습 할 때, 궁금한 점이 있어서 질문합니다~ 1. 학습을 한 후에, train loss, validation loss, train accuracy, validation accuracy 와 같으 항목으로 그래프 그리는 법을 알고싶은데... 혹시 도움을 주실 수 있을까요?? 2. model.compile을 할 때에, loss를 다른 방법으로 하고 싶은데 가능할까요? 답변 부탁드립니다!! 감사합니다!!
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
putty 혹은 SSH 이용 질문
강사님. 강의에 따라서 반복 시행을 하여도 PUTTY를 통한 접속이 해결이 안되네요. " Network error" 문구를 계속 만납니다. 구글 클라우드에 있는 SSH를 통해 강의를 따라가도 크게 문제가 없을까요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
NMS 수행로직: Bounding box 에 포함된 box에 대한 질문.
안녕하십니까, 유익한 강의 너무 잘 듣고 있습니다. 예를 들어 차 뒤 유리창에 사람 얼굴이 선명하게 비칠 경우, 차와 사람 얼굴 bouding box 의 confidence threshold는 0.9, 0.8이라고 하겠습니다. 이때 내림차 순 정렬후 0.9 confidence score를 가진 차량 box와 겹치(포함된)는 다른 box를 모두 조사하여 IoU를 검출 하는여 > 0.4인 박스들을 제거 하는데, 이때 포함된 사람얼굴 box 도 함께 IoU를 계산하는지요? 차량을 기준으로 포함된 사람 얼굴 box들의 IoU는 당연히 1보다 큰 값이 나올텐데, 그러면 사람 얼굴 box가 제거 되는거 아닌가 하는 의문이 들어서요. 부실한 설명 이해 바랍니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
질문
안녕하세요 anaconda Linux 설치 중 설치가 중간에 끊겨서 코드를 처음부터 치고 설치하여 했는데 이미 설치되어있다고 나옵니다. 그런데 . . bashrc를 쳐도 (base)환경이 안되네요 ㅠ 혹시 해결방법좀 알수 있을까 질문 남깁니다
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
colab 설정 관련 질문
4번째 강의 내용에 따라서 putty gen에서 ssh key를 만든 후 에 putt를 실행해서 접속을 시도하면 강의 하면이 나타나지 않고, "Network error: Connection timed out" 메시지만 나타납니다. 같은 동영상을 보면서 다시 시도하여도 똑같은 에러메시지만 나타나서 해결책을 물어보고 싶습니다. 그냥 바로 ssh연결을 시도하면 nvidia 다운로드 관련 question이 나타나는데, 강사님이 하신대로 putty를 통해서 접속을 시도하면 되지를 않습니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
mAP 도표의 Inference Time 관련
안녕하세요, 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 한 가지 이해가 가지 않는 부분이 생겨 질문을 드립니다. 영상의 3:10 쯤 Inference Time에서 50ms를 20 frame으로 표현 하셨는데 이게 무슨 뜻인가요 ?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Keras-retinanet 트레이닝시 궁금한 점이 있습니다.
우선 좋은 강의들으면서 많은 참고가되게 해주셔서 감사합니다. 이번에 프로젝트를 진행하는데 keras-retinanet을 사용하여 object detect 를 하고 있습니다. 검출 물체는 이미지의 Crack이나 Defect인데 잘 검출되고 있습니다. 다만 이미지 트레이닝시 1개의 이미지에 2개 이상의 Defect나 Crack이 있을때 거기에 맞는 csv 파일을 생성 하여 트레이닝할 경우 손실률과 정확도가 떨어지는 증상이 있습니다. 1개의 이미지에 1개의 object들을 각각 트레이닝하여 최종 검증은 1개의 이미지에 여러개의 object들을 검출하는 것은 매우 잘 됩니다. 그러나 트레이닝시 1개의 이미지에 여러개의 object가 있는 시료를 사용할 경우에만 정확도가 좀 떨어지네요.. 참고로 csv 파일은 포맷대로 동일한 이미지에 클래스, 좌표정보 정확하게 넣어줬습니다. 이게 keras-retinanet이 csv파일을 만들때 이미지 중심이 아닌 object 중심이라 그런것인지 제 추측은 이미지에서 사용자가 만들어준 좌표정보를 참고하여 트레이닝하면서 다른 부분의 비슷한 object 들로 인하여 regression loss가 떨어지는것이 원인으로 보이는데... 트레이닝시에는 무조건 1개의 이미지에서 1개의 object만 트레이닝을 해야 하게끔 설계가 되어 있는 것인가요? 다른 방법이 따로 있는 것인지 궁금합니다. 정리 - 1개의 이미지에 1개의 object만 나온 이미지를 각각 트레이닝 시 정확도및 손실률 모두 좋음 . 이 모델로 1개의 이미지에 여러개의 object 잘 잡힘. - 1개의 이미지에 2개 이상의 object가 있는 이미지를 각각 트레이닝 시 정확도및 손실률 좋지 않음. 이 모델로 1개의 이미지에 여러개의 object 잘 잡히지 않음.(잡힌 object도 score률이 50% 언저리)
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Yolo Version1 - X Y W H 좌표값에 대한 질문
안녕하세요 교수님. 먼저 감사 인사 드리고 싶습니다. 정말 질 높은 수업, 좋은 가격으로 들을 수 있어 저에게 너무나 큰 행복입니다. 좋은 강의 만들어 주셔서 정말 감사합니다. 항상 궁금했던 내용인데, 마침 수업 내용에 있어서 질문드립니다. Yolo version1에서는 Anchor Box의 개념을 사용하지 않는다고 배웠습니다. 강의해주신 자료의 오른쪽 하단에 보면 'x,y,w,h : GT box와 후보 Box(Anchor?)간 offset 좌표' 라고 적혀있는데..... x y w h는 그냥 하나의 Grid Cell에서 예측되는 Bounding Box의 좌표값 아닌가요?? 자료에 적어주신 설명은 Anchor라는 개념이 사용되었을때만 적용할 수 있는 Offset 값 아닌가요? 시간되실 때 답변해주시면 정말 감사하겠습니다. 강의 정말 잘 보고 있습니다. 항상 정말 감사합니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
C++이랑 Python에서의 OpenCV가 조금 다른가요?
C++기반으로 OpenCV 4를 미리 공부하고 강의를 듣는중에, C++에서는 그냥 IMREAD_COLOR으로 이미지를 받으면 RGB를 적절히 BGR순서대로 변환해준거같은데, Python에서는 꼭 cvtColor 함수로 변환해주는 단계를 거쳐야만 하더라구요. 그 부분에서 질문이 생겼습니다. 이 부분만 차이가 나는건가요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
keras-yolov3 라쿤 실습 문의
강의를 듣다 좀 복잡해져서 이해가 가지 않는데 강의를 다시 들으면서 찾아봐도 어려워 문의 드립니다. 1) 라쿤 데이터 학습 할 때 아래와 같은 부분이 있는데요, #yolov3.weights를 keras-yolo3에서 사용할 수 있도록 yolo.h5 로 변환 !python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 여기에서 말하는 yolov3.cfg 파일은 keras-yolov3 다운로드 하면 폴더 내에 있는 yolov3.cfg 파일이 맞나요? (filter 255, class 80으로 되어 있는..) yolove.weights 는 선생님 깃허브에서 받았습니다.(https://github.com/chulminkw/DLCV/releases/download/1.0/yolov3.weights) yolo.h5를 만드는 과정에서 계속 에러가 나거나 잘 만들어져도 학습 시 val_loss: nan 으로 나오거나 하고 있습니다. 제가 추측하건데, yolo.h5 만드는 과정에 문제가 있는거 같은데요, 확인 부탁 드립니다. 에러내용1: Traceback (most recent call last): File "convert.py", line 262, in <module> _main(parser.parse_args()) File "convert.py", line 143, in _main buffer=weights_file.read(weights_size * 4)) TypeError: buffer is too small for requested array 에러내용2: (중간에 아래처럼 Concatenating~~~ 으로 시작하는 두 번 나오는데 정상인가요?) arsing section upsample_0 Parsing section route_1 Concatenating route layers: [<tf.Tensor 'up_sampling2d_1/ResizeNearestNeighbor:0' shape=(?, ?, ?, 256) dtype=float32>, <tf.Tensor 'add_19/add:0' shape=(?, ?, ?, 512) dtype=float32>] Parsing section convolutional_60 conv2d bn leaky (1, 1, 768, 256) Parsing section convolutional_61 conv2d bn leaky (3, 3, 256, 512) Parsing section convolutional_62 conv2d bn leaky (1, 1, 512, 256) Parsing section convolutional_63 conv2d bn leaky (3, 3, 256, 512) Parsing section convolutional_64 conv2d bn leaky (1, 1, 512, 256) Parsing section convolutional_65 conv2d bn leaky (3, 3, 256, 512) Parsing section convolutional_66 conv2d linear (1, 1, 512, 255) Parsing section yolo_1 Parsing section route_2 Parsing section convolutional_67 conv2d bn leaky (1, 1, 256, 128) Parsing section upsample_1 Parsing section route_3 Concatenating route layers: [<tf.Tensor 'up_sampling2d_2/ResizeNearestNeighbor:0' shape=(?, ?, ?, 128) dtype=float32>, <tf.Tensor 'add_11/add:0' shape=(?, ?, ?, 256) dtype=float32>] Parsing section convolutional_68 conv2d bn leaky (1, 1, 384, 128) 2) yolov3.cfg 파일의 filter 와 class 는 수정 하지 않아도 되나요? 라쿤은 class 1, filter 18인거 같아서요. * 개인 gpu 사용, tf 1.15 keras 2.3 사용 (keras 는 backend폴더에서 __init__.py 조치 하였습니다.)
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
강의 ppt
강의 ppt 를 받을 수 있는지요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
특정 오브젝트만 딥러닝 시키려면 어떻게 해야 할까요??
coco dataset 에서 80개의 오브젝트를 전부 학습시키는 것이 아닌 원하는 object(person/car/traffic light)만 딥러닝 시키려면 어떻게 해야할까요...?