월 18,150원
5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
GPU 할당에 관한 고찰
정말 많이 GPU 할당을 요청헀는데... all region말고 T4로 특정하게 요청도 해봤지만... 계속 deny되네요... Google Cloud Framework가 흥미로워서 꼭 사용해보고 싶었는데, 정말 4일이 지나도 절대 할당을 해주지 않는 군요... unfortunately 너무 봐서 지긋지긋 합니다.. 구글링을 해보니 많은 사람들이 할당을 받지 못하고 있다고 합니다. (소액 결제를 해서 얻는 방법도 있다고 하는데.. 2달러짜리 뭘 사라는 것도 있더군요 저도 잘 모르겠습니다.) 대부분의 사람들이 추천하길 기본 CPU환경을 어느정도 사용하고 할당량 요청을 하라고 합니다. 그래서 저도 코랩과 Google cloud server를 번갈아가면서 이용하고 가끔 할당량 요청을 해볼 생각입니다. 다른 분들도 GPU할당에 고민이 있으실 것 같아. 짧은 정보 공유합니다.. ㅠㅠ 혹시 GPU 할당 받는 다른 좋은 방법 아시는 분 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요~^^
안녕하세요~!^^ 혹시 coco dataset과 kitti dataset을 합쳐서 딥러닝시켜 object detection 시킬 수 있을까요? 있다면 어떻게 할 수 있을까요? 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.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Selective Search - import cv2 에러 해결법
https://stackoverflow.com/questions/55313610/importerror-libgl-so-1-cannot-open-shared-object-file-no-such-file-or-directo 혹시 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 에러가 뜬다면 위의 링크에서 처럼 $ sudo apt-get install libgl1-mesa-glx 를 실행하세요
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
. .bashrc하고 (base)로 넘어가지지가 않아요
아나콘다 설치는 정상적으로 되어서, . .bashrc 명령어를 넣었는데 (base)로 넘어가지질 않아요. 새 세션을 열고 clear을 한뒤에 . .bash한 모습인데 다음이랑 똑같습니다. 어떻게 해야할까요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
이게 왜 이러는걸까요?? opcv버전차이인건가요??
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline cv_net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('./train_pet/training/frozen_inference_graph.pb', './train_pet/config/graph.pbtxt')--------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) <ipython-input-10-506cb9ca0c40> in <module> 4 5 cv_net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('./train_pet/training/frozen_inference_graph.pb', ----> 6 './train_pet/config/graph.pbtxt') error: OpenCV(4.4.0) /tmp/pip-req-build-kne9u3r2/opencv/modules/dnn/src/tensorflow/tf_importer.cpp:553: error: (-2:Unspecified error) Input layer not found: FeatureExtractor/InceptionV2/Conv2d_1a_7x7/depthwise_weights in function 'connect'
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
args type object no attribute
# train용 generator 생성, valid용 generator는 데이터 부족으로 위 args 설정에서 None으로 함. train_gen,valid_gen = create_generators(args,b.preprocess_image) # retinanet 기반 네트웍 모델 설정. weight값을 아직 설정하지 않았으며, args config 설정. # model, training_model, prediction_model이 반환되나 이중 training_model만 사용 model, training_model, prediction_model = create_models( backbone_retinanet=b.retinanet, num_classes=train_gen.num_classes(), weights=None, multi_gpu=False, freeze_backbone=True, lr=1e-3, config=args.config) # callback 생성. epoch시 마다 발생하는 ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateur callback 설정. callbacks = create_callbacks(model, training_model, prediction_model, valid_gen,args) 해당코드를 돌리면 아래와같은 오류가 뜨는데요,, 이건 어떤 문제가 생긴건가요? args 이 reduce_lr_factor에 없다는거같은데요ㅡㅜ 어제 라쿤데이터셑에서 train.py부분 막힌거때문에 연달아 안되는것인지 해서요.. --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-16-642a2abb2662> in <module> 14 15 # callback 생성. epoch시 마다 발생하는 ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateur callback 설정. ---> 16 callbacks = create_callbacks(model, training_model, prediction_model, valid_gen,args) ~/anaconda3/envs/tf115/lib/python3.6/site-packages/keras_retinanet-0.5.1-py3.6-linux-x86_64.egg/keras_retinanet/bin/train.py in create_callbacks(model, training_model, prediction_model, validation_generator, args) 194 callbacks.append(keras.callbacks.ReduceLROnPlateau( 195 monitor = 'loss', --> 196 factor = args.reduce_lr_factor, 197 patience = args.reduce_lr_patience, 198 verbose = 1, AttributeError: type object 'args' has no attribute 'reduce_lr_factor'
- 해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
keras-retinanet 로드 모델 부분 오류
안녕하세요 강사님 keras-rentinanet 강의 부분 현재 따라하고 있는데요, 로드 모델 부분에서 계속 같은 오류가 나서 문의드립니다. 오류 메세지는 아래와 같습니다. 항상 질문에 대해서 답변 주셔서 감사드립니다. --------------------------------------------------------------------------- FailedPreconditionError Traceback (most recent call last) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_call(self, fn, *args) 1364 try: -> 1365 return fn(*args) 1366 except errors.OpError as e: c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _run_fn(feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata) 1349 return self._call_tf_sessionrun(options, feed_dict, fetch_list, -> 1350 target_list, run_metadata) 1351 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _call_tf_sessionrun(self, options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata) 1442 fetch_list, target_list, -> 1443 run_metadata) 1444 FailedPreconditionError: Error while reading resource variable pyramid_classification/Variable from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Resource localhost/pyramid_classification/Variable/class tensorflow::Var does not exist. [[{{node pyramid_classification/ReadVariableOp}}]] During handling of the above exception, another exception occurred: FailedPreconditionError Traceback (most recent call last) <ipython-input-30-de736d47f1ed> in <module> 1 # 코랩 버전은 절대 경로로 수정. 2 default_retina_dir= HOME_DIR ----> 3 training_model.load_weights(os.path.join(default_retina_dir, 'keras-retinanet/snapshots/resnet50_coco_best_v2.1.0.h5'),skip_mismatch=True,by_name=True) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in load_wrapper(*args, **kwargs) 490 os.remove(tmp_filepath) 491 return res --> 492 return load_function(*args, **kwargs) 493 494 return load_wrapper c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\network.py in load_weights(self, filepath, by_name, skip_mismatch, reshape) 1225 saving.load_weights_from_hdf5_group_by_name( 1226 f, self.layers, skip_mismatch=skip_mismatch, -> 1227 reshape=reshape) 1228 else: 1229 saving.load_weights_from_hdf5_group( c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in load_weights_from_hdf5_group_by_name(f, layers, skip_mismatch, reshape) 1328 weight_values[i])) 1329 -> 1330 K.batch_set_value(weight_value_tuples) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in batch_set_value(tuples) 2958 `value` should be a Numpy array. 2959 """ -> 2960 tf_keras_backend.batch_set_value(tuples) 2961 2962 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py in batch_set_value(tuples) 3257 assign_ops.append(assign_op) 3258 feed_dict[assign_placeholder] = value -> 3259 get_session().run(assign_ops, feed_dict=feed_dict) 3260 3261 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py in get_session(op_input_list) 484 if not _MANUAL_VAR_INIT: 485 with session.graph.as_default(): --> 486 _initialize_variables(session) 487 return session 488 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py in _initialize_variables(session) 908 v._keras_initialized = True 909 if uninitialized_vars: --> 910 session.run(variables_module.variables_initializer(uninitialized_vars)) 911 912 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in run(self, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 954 try: 955 result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr, --> 956 run_metadata_ptr) 957 if run_metadata: 958 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1178 if final_fetches or final_targets or (handle and feed_dict_tensor): 1179 results = self._do_run(handle, final_targets, final_fetches, -> 1180 feed_dict_tensor, options, run_metadata) 1181 else: 1182 results = [] c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_run(self, handle, target_list, fetch_list, feed_dict, options, run_metadata) 1357 if handle is None: 1358 return self._do_call(_run_fn, feeds, fetches, targets, options, -> 1359 run_metadata) 1360 else: 1361 return self._do_call(_prun_fn, handle, feeds, fetches) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_call(self, fn, *args) 1382 '\nsession_config.graph_options.rewrite_options.' 1383 'disable_meta_optimizer = True') -> 1384 raise type(e)(node_def, op, message) 1385 1386 def _extend_graph(self): FailedPreconditionError: Error while reading resource variable pyramid_classification/Variable from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Resource localhost/pyramid_classification/Variable/class tensorflow::Var does not exist. [[node pyramid_classification/ReadVariableOp (defined at c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1748) ]] Original stack trace for 'pyramid_classification/ReadVariableOp': File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main "__main__", mod_spec) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\runpy.py", line 85, in _run_code exec(code, run_globals) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py", line 16, in <module> app.launch_new_instance() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\traitlets\config\application.py", line 664, in launch_instance app.start() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelapp.py", line 612, in start self.io_loop.start() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\platform\asyncio.py", line 149, in start self.asyncio_loop.run_forever() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\asyncio\base_events.py", line 442, in run_forever self._run_once() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\asyncio\base_events.py", line 1462, in _run_once handle._run() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\asyncio\events.py", line 145, in _run self._callback(*self._args) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 690, in <lambda> lambda f: self._run_callback(functools.partial(callback, future)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 743, in _run_callback ret = callback() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 787, in inner self.run() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 748, in run yielded = self.gen.send(value) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 365, in process_one yield gen.maybe_future(dispatch(*args)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper yielded = next(result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 268, in dispatch_shell yield gen.maybe_future(handler(stream, idents, msg)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper yielded = next(result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 545, in execute_request user_expressions, allow_stdin, File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper yielded = next(result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\ipkernel.py", line 306, in do_execute res = shell.run_cell(code, store_history=store_history, silent=silent) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\zmqshell.py", line 536, in run_cell return super(ZMQInteractiveShell, self).run_cell(*args, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2867, in run_cell raw_cell, store_history, silent, shell_futures) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2895, in _run_cell return runner(coro) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\async_helpers.py", line 68, in _pseudo_sync_runner coro.send(None) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3072, in run_cell_async interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3263, in run_ast_nodes if (await self.run_code(code, result, async_=asy)): File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3343, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-28-2fca9b1f44b8>", line 8, in <module> config=args.config File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\bin\train.py", line 117, in create_models model = model_with_weights(backbone_retinanet(num_classes, num_anchors=num_anchors, modifier=modifier, pyramid_levels=pyramid_levels), weights=weights, skip_mismatch=True) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\resnet.py", line 38, in retinanet return resnet_retinanet(*args, backbone=self.backbone, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\resnet.py", line 120, in resnet_retinanet return retinanet.retinanet(inputs=inputs, num_classes=num_classes, backbone_layers=backbone_layers, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\retinanet.py", line 295, in retinanet submodels = default_submodels(num_classes, num_anchors) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\retinanet.py", line 198, in default_submodels ('classification', default_classification_model(num_classes, num_anchors)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\retinanet.py", line 71, in default_classification_model )(outputs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 463, in __call__ self.build(unpack_singleton(input_shapes)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\layers\convolutional.py", line 147, in build constraint=self.bias_constraint) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 279, in add_weight weight = K.variable(initializer(shape, dtype=dtype), File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\initializers.py", line 37, in __call__ result = K.ones(shape, dtype=dtype) * -math.log((1 - self.probability) / self.probability) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\variables.py", line 1079, in _run_op return tensor_oper(a.value(), *args, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\resource_variable_ops.py", line 524, in value return self._read_variable_op() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\resource_variable_ops.py", line 608, in _read_variable_op self._dtype) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\gen_resource_variable_ops.py", line 587, in read_variable_op "ReadVariableOp", resource=resource, dtype=dtype, name=name) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\op_def_library.py", line 794, in _apply_op_helper op_def=op_def) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\util\deprecation.py", line 507, in new_func return func(*args, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py", line 3357, in create_op attrs, op_def, compute_device) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py", line 3426, in _create_op_internal op_def=op_def) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py", line 1748, in __init__ self._traceback = tf_stack.extract_stack()
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raccon data학습시킬때 왜 학습이 안되느지 계속 오류가 떠서 일단 전체 캡쳐했습니다,, gpu를 비운상태에서 해도,, 계속 hom/direct관련 error가뜨네요ㅡㅜ
(사진)
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colab_Keras_Retina_Raccoon_학습 시 에러 발생
안녕하세요 항상 좋은 강의 잘 듣고 있습니다 감사 합니다. colab의 Keras_Retina_Raccoon 학습 시 아래와 같은 에러가 발생하여 문의 드립니다. 감사 합니다.
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jupyter 관련 문의 입니다.
안녕하세요 선생님 keras yolo openimage 관련 강의 수행중인데 구글 검색으로 넘파이 재 설치 후 에러가 줄어들긴 했는데 아래와 같은 에러가 납니다. matplotlib 버전 충돌인거 같은데 몇일째 해결이 안되고 있습니다.ㅠ import cv2 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.imshow(cv2.cvtColor(cv2.imread('/home/inhochoi/DLCV/data/ballnfish/images/9c27811a78b74a48.jpg'), cv2.COLOR_BGR2RGB)) --------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-da3793202102> in <module> 3 get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') 4 ----> 5 plt.imshow(cv2.cvtColor(cv2.imread('/home/inhochoi/DLCV/data/ballnfish/images/9c27811a78b74a48.jpg'), cv2.COLOR_BGR2RGB)) error: OpenCV(4.3.0) /tmp/pip-req-build-n_rdqh6s/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cvtColor'
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Object detection 학습 관련 질문입니다.
좋은 강의에 감사드립니다. 혹시 Object detection 모델을 만드는데 있어서 탐지할 객체가 없는 데이터를 학습시키는것이 모델 성능을 향상시킬수 있는지 여쭤봅니다!
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colab 환경에서 실습에서 문제 발생
colab 환경으로 실습 중 순서대로 실행하였는데 이런 문제가 발생하여 질문드립니다.
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kerasYolo fishnball 실행 문의
안녕하세요 선생님 이번에 colab버전 코드 올려주셔서 현재 윈도우 local GPU 환경으로 실습하고 있습니다. kearsYolo fishnball 실행중에 에러가 나서 여쭤봅니다. 학습까지는 모두 완료 했고 이후에 object detection 하는 부분을 실행중에 있는데 아래와 같은 에러가 나옵니다. detection할 파일들의 이름은 랜덤으로 제가 수정해서 썼습니다. 무엇이 문제일까요?
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Invalid argument: input depth must be evenly divisible by filter depth: 256 vs 3 에러
안녕하세요! ESRI를 선생님께서 올려주신 COLAB으로 학습도중 아래와같은 에러가 발생하는데요, 검색해보고 이것저것 해본 결과 input 이 3이 들어가야하는데 256을 집어넣었다 이런메세지 같아 어떻게해야 좋을지 조언을 얻고싶어 질문 드립니다.
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안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다 ~!!
keras를 이용해서 pre-trained된 모델을 학습 및 detection을 하다가 궁금한점이 생겨서 질문을 남깁니다. 이렇게 라쿤을 잘 detection도하고, score도 출력해주고, bndbox 영역도 잘 나타내주는데.. 전에 배웠던 tensorflow나 opencv로 detection할 때 처럼 score랑 class name, bndbox의 좌표 값을 따로 얻을 순 없는 건가요 .. ?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Mask rcnn mask 관련 질문입니다.
안녕하세요. 일전에 mask rcnn 모델 및 panoptic segmentation 모델 (Detectron2)의 mask boolean을 pixel coordinate으로 변경하는 것에 관한 질문을 했던 사람입니다. 말씀하신대로 mask rcnn의 mask는 boolean 값만 뱉어내고, 그 boolean 값은 특정 threshold 값을 넘는지 안 넘는지에 대해 정해진다고 이해했습니다. (Detectron2의 panoptic segmentation의 경우 segment_id를 pixel 별로 출력하는 것으로 파악됩니다. ) 그러나 mask rcnn의 경우 특정 threshold 값을 안다고 하더라도, 그 mask polygon의 pixel coordinate 값들을 어떤 식으로 구해야 하는지 아직 이해가 되지 않습니다. boolean을 integer로 바꾼다고 하더라도 0 혹은 1의 값일 테고, 이 값으로는 어떤 mask가 어떤 class에 속해있는 polygon인지 알 방법이 없다고 생각이 듭니다. 혹 이러한 mask boolean 값을 original pixel coordinate polygon 값으로 변경하는 function이나 API가 존재할까요? 어떤식으로 접근을 해야 이거를 해결할 수 있을지 도움 주시면 정말 감사하겠습니다. Detectron2 panoptic segmentation 결과값에 대해서도 혹 아시는 것이 있으시다면 조언 부탁드립니다. 감사합니다.
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
모든 노트북 ipynb 파일이 read-only로 뜹니다.
제가 실수로 DLCV/data 폴더를 통채로 날리는 바람에 하위 파일 image, output, util, video, voc를 다시 github에서 다운받아, winSCP로 옮겼습니다 (tf113 env에서 진행중이었습니다.) 이후에 모든 ipynb파일이 read-only로 뜨며 저장 금지 아이콘이 함께 뜨는데요, tf113 환경파일들 몇개가 꼬인듯 합니다. 혹시 해결 방안이 있을까요? DLCV를 통채로 날리고 git clone ...DLCV.git으로 다운받아 다시 해봐도 마찬가지 현상이 일어납니다. 감사합니다.
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안녕하세요. Anchor Box Ground Truth Box관련 질문드립니다.
안녕하세요. 좋은 강의 덕분에 많이 배우고 있는 학생입니다. Ground Truth와 관련되어 이해가지 않는 게 있어 질문드립니다. Anchor box를 이진분류로 Positive와 Negative를 판단한다고 하셨는데, 이는 Ground Truth를 통해 신경망처럼 가중치를 최적으로 변경해 나가는 방식이라고 생각합니다. 그렇다면 가중치를 최적으로 바꾸기 위해 모든 Object에 대해 라벨링이 돼있어야 하는데 이런 이미지 데이터는 모든 Object에 대해 라벨링 돼있고 그걸 이용해서 최적의 가중치를 찾아나간다는 말씀이신지 궁금합니다. 만약 모든 Object에 대해 라벨링이 돼있어서 학습이 가능하다면, 이렇게 제공되는 COCO, PASCAL 같은 이미지셋 말고 개인이 크롤링한 이미지에선 Object Detection 학습이 힘든지도 궁금합니다.(라벨링면에서) 감사합니다.
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Retinanet-Keras Custom dataset 만들기
안녕하세요 강사님 강의 아주 잘듣고 있습니다. Retinanet-Keras 까지 들으면서 강의를 들으면서 나름 다른 데이터로도 해보려고 나름 열심히 시간을 투자하면서 재미있게 배우고 있습니다. 감사합니다. 최근에 강사님 강의들으면서 왜 Custom Dataset을 만드는 강의는 없을까? 하는 물음표가 생겼는데요! 저는 Dataset을 직접 만들어보고 싶은데요. 혹시Custom Dataset을 만드는 강의 ? 꼭 동영상 강의가 아니더라도 강사님의 블로그나 기타 어디 도움이 될만한 자료가 있으면 좀 부탁드리겠습니다.
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질문드려요^^
안녕하세요:) 먼저 좋은 수업 들려주셔서 정말 감사합니다. 프로젝트를 진행하면서 질문이 있어 글 남깁니다. 이미 YOLO를 이용하여 학습된 모델에서 신규 object (클래스)를 추가하고 싶을 경우 전이학습 식으로 신규 이미지만 추가로 학습이 가능한가요? (고양이, 개만 detection했던 모델이 펭귄까지 detection이 가능하게 된? 단일 모델이 task만 추가된 그런 방식이죠) 인터넷에서 몇가지 글을 보았는데요, YOLO는 추가 학습이 불가능하고 신규 + 기존으로 다시 재 학습 시켜야 한다고 하더라고요. https://0xlordfo.tistory.com/9 그리고 전이학습이 가능하다고 하더라도 실제로 기존에 task 수행 능력이 떨어지게 되어 몇가지 skill을 적용하는 경우가 있다고 하는 글도 보았습니다. (EWC 등) https://realblack0.github.io/2020/03/22/lifelong-learning.html 혹시 yolo를 이용하여 위의 글과 같은 skill을 적용한다면? 신규데이터만 갖고서 학습이 가능한지 궁금합니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다:)