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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Keras-Retina Note 실행 오류
KerasRenina_이미지와_영상_Detection에서 원본 이미지를 Object Detection 후에 시각화 표시.를 수행하면 다음과 같은 오류가 발생합니다.커널을 다시 재기동하고 해도 동일한 올 ㅠimage shape: (633, 806, 3) resized image size: (800, 1019, 3) scale: 1.263823064770932 --------------------------------------------------------------------------- UnknownError Traceback (most recent call last) <ipython-input-10-f100b465891f> in <module> 14 # 이미지에 대해 Object Detection 수행. 15 start = time.time() ---> 16 boxes, scores, labels = retina_model.predict_on_batch(np.expand_dims(image, axis=0)) 17 print(boxes.shape, scores.shape, labels.shape) 18 print("processing time: ", time.time() - start) ~/.conda/envs/tf115/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py in predict_on_batch(self, x) 1578 ins = x 1579 self._make_predict_function() -> 1580 outputs = self.predict_function(ins) 1581 return unpack_singleton(outputs) 1582 ~/.conda/envs/tf115/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/keras/backend.py in __call__(self, inputs) 3474 3475 fetched = self._callable_fn(*array_vals, -> 3476 run_metadata=self.run_metadata) 3477 self._call_fetch_callbacks(fetched[-len(self._fetches):]) 3478 output_structure = nest.pack_sequence_as( ~/.conda/envs/tf115/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py in __call__(self, *args, **kwargs) 1470 ret = tf_session.TF_SessionRunCallable(self._session._session, 1471 self._handle, args, -> 1472 run_metadata_ptr) 1473 if run_metadata: 1474 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr) UnknownError: 2 root error(s) found. (0) Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[{{node conv1/convolution}}]] [[filtered_detections/map/while/Switch_1/_1877]] (1) Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[{{node conv1/convolution}}]] 0 successful operations. 0 derived errors ignored.
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yolov3로 커스텀 데이터 학습시 이슈
1.qqwweee 로 커스텀 데이터로 학습을 진행하면 epoch 이 처음 시작될떄 Subshape must have computed start >= end since stride is negative, but is 0 and 2 (computed from start 0 and end 9223372036854775807 over shape with rank 2 and stride-1)와 같은 경고가 나오고 처음에는 학습이 진행되다가 시간이 자나면 더이상 학습이 진행되지 않는데 원인이 궁급힙니다.학습 이미지는 1280 * 960 입니다. 2.배치 사이즈를 4로 하면 OOM이 나와서 2로 변경하면 1번의 이슈가 있지만 학습이 진행되고 GPU 메모리 사용량이 10GB 정도 올라하는걸로 봐서는 GPU는 활성화 된거 같은데 E tensorflow/core/profiler/internal/gpu/cupti_tracer.cc:1430] function cupti_interface_->EnableCallback( 0 , subscriber_, CUPTI_CB_DOMAIN_DRIVER_API, cbid)failed with error CUPTI_ERROR_NOT_INITIALIZED와 같은 로그가 찍히는데 드라이버를 재설치 해야 할까요?화사의 GPU 서버를 사용하고 있는데 혹시 몰라 구글 클라우드에서 T4 로 할당 받아 설명해주신 환경과 동일하게 진행해도 같은 오류 입니다.
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학습시 재현성에 관하여 질문
안녕하세요 선생님~ 현재 keras 패키지를 이용한 yolo + 라쿤데이터 커스텀 모델 생성 파트 공부중입니다. 분명 같은 코드와 데이터 셋, 기타 파라미터들도 같은데 선생님 강좌에선 71번째 epoch에서 early stop이 걸리고 전 100번째 끝까지 epoch이 진행되어 종료되었습니다. loss는 제가 좀더 낮긴 합니다만, 비디오 파일을 학습시켰을때 제 동영상에는 사람까지 라쿤을 인식하는 등, 팔다리가 있으면 오버해서 예측하더라구요; 여기서 제 질문은 셋업이 같은데도, weight추정이 달라져서 학습 결과가 이렇게 다를수있는건지, 내부적으로 keras에 random seed라는 개념이있는건지가 궁금합니다. 만약 달라지는 경우엔,. 이번엔 좀더 나아질꺼야.. 라는 맘으로 몇번을 반복해서 더 돌려야 하는건가 싶습니다..;ㅋㅋ 감사합니다~
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아나콘다 (base)로 넘어가지 않음.
base로 넘어가야 하는데 . .bashrc나 새로운 세션을 열어도 base로 넘어가지 않는데 어떻게 해야 할지요? 그냥 똑같은 디렉토리가 나옵니다.
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Retinanet model 배포하기
Retinanet으로 완성한 물체탐지 모델을 exe 실행파일로 배포하여 다른 사람도 쓸수 있게하려면 어떻게 해야하는지 궁금합니다. 참고할 수 문서나 자료라도 알려주시면 감사하겠습니다.
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cv_net.forward() 함수의 리턴값 질문입니다.
샘플코드에서 cv_out = cv_net.forward() print(cv_out.shape) (결과) (1,1,100,7) 이 부분 질문인데요 1. 3행의 100은 (1,1,100,7) 바운딩 박스의 개수가 100개인데 앞의 1,1은(1,1,100,7) 무엇을 의미하나요? 제 생각에는 네트워크에 이미지 1장 넣어서 1,1이 나온거라고 추측하는데 맞는건가요? 2. 4행의 7부분(1,1,100,7)에서 6개는 강의를 통해서 알았는데 나머지 1개요소가 무엇인지 궁금합니다(6개 요소 : class_id, score, left, top, right, bottom) 마지막으로 좋은 강의 제공 해주셔서 감사합니다.
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라쿤데이터 성능평가에서 오류
라쿤데이터 성능평가에서 create generator = eval_create_generator(args) 을 실행하면 TypeError: create_generator() missing 1 required positional argument: 'preprocess_image' 란 오류메시지가 나옵니다.그런데 generator = eval_create_generator(args, b.preprocess_image)를 실행하면아무런 문제가 없네요.이렇게 해도 문제가 안되는지요?
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YOLO opencv 코드 질문있습니다.
안녕하세요 선생님~ YOLO openCV jupyter코드에 대해 질문이 있습니다. jupyter 이름은 'OpenCV_Yolo_이미지와_영상_Detection' 이구요 궁금한 코드 부분은 아래 입니다. ''' for ix, output in enumerate(cv_outs): # 결국 3번 도는 것 for jx, detection in enumerate(output): scores = detection[5:] # 80개의 클래스 확률 class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] # ??? if confidence > conf_threshold: ... ''' 여기서 confidence라고 함은 이 전 모델에서도 나온 confidence score이고 YOLO에선 objectness score가 아닌가요? 그렇다면 'confidence = scores[class_id]' 가 아니라 'confidence = scores[4]' 로 해야 하는게 아닌가 해서요 현재 코드를 보았을 때는 class probability를 confidence 로 두는게 이해가 가질않습니다. 도와주세요~ 선생님. 감사합니다. 좋은 강의 감사합니다.
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유료로 전환되어 사용할 때~!
VM 인스턴스를 시작하지 못했습니다. 오류: The zone 'projects/focal-elf-246823/zones/us-west1-b' does not have enough resources available to fulfill the request. Try a different zone, or try again later. 위와 같은 메시지가 계속 발생되는데 P100 서버 입니다. 저는 돈을 내고라도 사용하고 싶은데 이거 유료로 전환되어도 이렇게 리소스 부족으로 발생되는 경우는 어떻게 해야하나요? 구글 클라우드 영업팀에 문의를 해야하는 건가요 ? 참고로 저는 개인 프로젝트로 진행 할 생각이 있기 때문에 강사님 말씀처럼 비용을 최소화 하면서 진행하려고 합니다.
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west1 서버에 자리가 남지않은 것 같습니다.
이럴경우 wm01과 다르게 다른 지역의 서버를 이용해도 될까요?
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tf113.sh을 설치하는 와중
안녕하세요? 강의를 수강하던 중 질문이 생겨서 올립니다. 9:48초쯤 install_tf113.sh을 실행하고 나서 설치 와중 그림과 같은 에러가 떴는데 괜찮은 건가요? 감사합니다.
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16분 40초
16분 40초 부분에 나온 디렉토리를 카피해서 홈 디렉토리 밑 주피터로 옮기라고 하셨는데 어떻게 하는지 잘 모르겠습니다. 1. jupyter_notebook_config.py파일을 어디서 어디로 옮기는지 잘 모르겠습니다. 2. 어떤 명령어를 써야하는지 모르겠습니다.
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개인 Gpu pc 사용시 환경 설정
안녕하십니까 강사님 개인 gpu pc에서 실습 할경우 설정 환경에 대해서 문의 드립니다.
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vm01
강의에서 알려준대로 하였으나 p100 허가를 받지 못하여 일단 cpu서버로 진행하고 있습니다. 깃주소를 복사해서 커맨드를 넣었는데 작동이 되지 않습니다. cpu서버에는 git 명령어가 불가능한건가요? 리눅스환경에 익숙치 않아 어떤상황인지 잘 모르겠습니다
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Object Localization vs Object Detection
이미지에서 1개의 class(자동차 번호판)와 1개의 Object 만 찿아야 하는 문제가 있으면 Object Localization을 사용하는것이 Object Detection(Yolo v3나 RetinaNet 을 사용) 을 사용하는것 보다 성능으나 속도면에서 우수할까요?만약에 우수 하다면,Object Localization는 논문이나 오픈 소스가 없는거 같은데 직접 구현을 하려면 강의을 보면 하나의 Model에 FC Layer에서 Classfication과 Bounding Box Regression을 동시에 진핸하는것오로 생각되는데 Regression 과정에서 NMS 는 구현할 필요가 없을거 같고 IoU 이외에 또 구현해야할것이 있을까요? 참고로 현재 세션 2까지 수강하였습니다.
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tensorflow 2
결제후 공유해주신 소스를 보니 tensorflow 1.x 기반으로 강의가 진행되는거 같은데 2.0 으로 변한된 소스 공유 계획이 있으신가요?
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google cloud platform 80, 8888 접속 에러 건
강사님, 안녕하세요. 훌륭한 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라, google cloud platform에 p100 인스턴스 생성, 고정IP 생성, 방화벽 생성, putty 연결 및 실행 등은 모두 잘 동작하는데 80, 8888 등 다른 포트를 웹브라우저 통해 접속하려고 하면ERR_CONNECTION_REFUSED" 라는 메세지가 뜨면서 접속이 되지 않습니다. 서버쪽 방화벽 설정에 문제가 있는지도 수차례 확인해 봤는데 특별한 문제점을 찾을 수 없었습니다. 혹시 제가 추가로 확인해야할 부분이 있을까요? 감사합니다~
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추가 질문드립니다. (200522)
안녕하세요 아래 댓글로 달려다가 댓글로 달면 질문보낸 걸로 인식하지 못하실까봐 여기다가 질문을 남깁니다.말씀해주신 것 중에Tensorflow v1을 이용한 train 시 아래의 정보가 있고>> steps (총 iteration 횟수) =30,000 >> 전체 이미지 개수 =1,000 >> batch_size = 10 위의 정보를 Keras로 매핑하면 아래와 같다.>> steps_per_epoch = 1,000 / 10 = 100>> epoch = 30,000 / 100 = 300 이 부분에 대해선 이해가 되었습니다. (감사합니다 ^^)그런데 2번째 질문에 대해선 조금 더 답변을 얻고자 질문을 드리게 되었습니다. Keras의 경우>> batch_size 는 1 epoch의 전체 step 중 1 step에서 사용되는 dataset (혹은 이미지) 개수 라고 알고 있습니다. 그런데 Tensorflow v1의 경우>> batch_size는 (전체 iteration 중) 1 iteration에서 사용되는 dataset (혹은 이미지) 개수라고 생각하면 될까요?>> 혹시 표현이 맞지 않다면 train용 tfRecord 파일의 전체 레코드 개수 중에서 1 iteration에 사용되는 record 수 라고 표현하는 것이 맞는 걸까요?
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질문드립니다. (200522)
안녕하세요 step, batch_size, epoch 관련해서 질문드립니다. raccoon dataset을 이용해서 yolo (또는 tiny_yolo) 모델 학습을 할때는 Epoch, batch_size, step, raccoon dataset size 값이 다음과 같았습니다. >> Epoch = 100 >> batch_size = 4>> step = 45>> raccoon dataset size = 180 epoch 1회 발생할때 step 수는 45이고 각 step 별로 사용되는 raccoon dataset size (이미지 개수) 가 4 라고 이해했습니다. 그래서 epoch 1회에 전체 size (180 = 45x4) 의 raccoon dataset이 사용되었다고 이해했습니다. 그리고 해당 epoch이 100번 실행 된다고 이해했습니다. (물론 저 같은 경우 early stopping 때문에 epoch 87회 발생후 training 종료되었습니다. 그런데 현재 oxford_pet dataset 을 이용한 training에선 >> step = 5000>> batch_size = 24 입니다. racccoon 대상 training의 경우와는 달리 이번의 경우에는 각 각 step마다 loss 값이 return 되었고 5000번의 step 후에 training이 종료되었습니다. 제가 드리고 싶은 질문은 [1] epoch과 step은 다른 개념이라고 알고 있는데 oxford_pet의 경우 epoch과 step이 같은 개념으로 사용되었다고 생각하면 될까요? >> 혹시 아니라면 oxford_pet의 경우 epoch 값은 얼마이며 해당 epoch 값은 어디서 확인할 수 있나요? [2] oxford_pet의 경우 batch_size (24) 는 어떤 의미를 가지나요? >> 저 같은 경우 tfRecord 제작할 때 oxford_pet dataset 3680개 중 2576 개가 train용 tfRecord를 만들때 사용되었습니다.>> train에 사용되는 전체 2576 개의 oxford_pet dataset 중 step 1회 발생할때 사용되는 oxford_pet dataset의 개수가 24개였다고 생각하면 되나요? 아니면 다른 의미를 가지고 있나요? 감사합니다.
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이미지 피라미드, 피처 피라미드란?
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. Sliding Window 방식 페이지 설명하시면서, 이미지 피라미드와 피처 피라미드를 언급하셨는데 상세 내용이 궁금하여 질문 드립니다. 어떠한 내용인지요? 그리고 앵커박스의 경우 슬라이딩을 한번 할때 다양한 윈도우를 겹쳐서 이동시킴으로써 비교적 짧은 시간 내 다양한 형태를 검출한다 라는 개념이 맞는 건지도 궁금합니다.