U-Net 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0 - 딥러닝 의료영상 분석대시보드

2000/2000 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.2448 - accuracy: 0.9157Epoch 1: loss improved from inf to 0.24480, saving model to saved_model_isbi_2012\unet_model.h5Traceback (most recent call last):File "train_isbi_2012.py", line 180, in <module>app.run(main)File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\absl\app.py", line 308, in runrunmain(main, args)File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\absl\app.py", line 254, in runmainsys.exit(main(argv))File "train_isbi_2012.py", line 177, in maincallbacks=[model_checkpoint_callback, tensorboard_callback, custom_callback])File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handlerraise e.with_traceback(filtered_tb) from NoneFile "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\keras\saving\legacy\save.py", line 155, in save_model"Saving the model to HDF5 format requires the model to be a "NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work for subclassed models, because such models are defined via the body of a Python method, which isn't safely serializable. Consider saving to the Tensorflow SavedModel format (by setting save_format="tf") or using save_weights.2024-05-05 07:43:59.819913: W tensorflow/core/kernels/data/generator_dataset_op.cc:108] Error occurred when finalizing GeneratorDataset iterator: FAILED_PRECONDITION: Python interpreter state is not initialized. The process may be terminated.[[{{node PyFunc}}]]이런문제가 뜨고 사진 5장도 저장안되고 save 폴더 안에도 저장되는게 없는데요 인터넷을 찾아봐도 무슨 문제인지 나오질 않아서 물어봐요 ㅜ(밑에 다른사람이 비슷한사례가 있어 바꿔보았는데 이렇게 뜨네요)2000/2000 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.2294 - accuracy: 0.9116Epoch 1: loss improved from inf to 0.22941, saving model to unet_model.h5Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\UNET-tf2-main\train_isbi_2012.py", line 180, in <module> app.run(main) File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\absl\app.py", line 308, in run runmain(main, args) File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\absl\app.py", line 254, in runmain sys.exit(main(argv)) File "C:\Users\Administrator\Desktop\UNET-tf2-main\train_isbi_2012.py", line 177, in main callbacks=[model_checkpoint_callback, tensorboard_callback, custom_callback]) File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\anaconda\envs\tfunet\lib\site-packages\keras\saving\legacy\save.py", line 155, in save_model "Saving the model to HDF5 format requires the model to be a "NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work for subclassed models, because such models are defined via the body of a Python method, which isn't safely serializable. Consider saving to the Tensorflow SavedModel format (by setting save_format="tf") or using save_weights.2024-05-05 14:39:03.225178: W tensorflow/core/kernels/data/generator_dataset_op.cc:108] Error occurred when finalizing GeneratorDataset iterator: FAILED_PRECONDITION: Python interpreter state is not initialized. The process may be terminated. [[{{node PyFunc}}]]Process finished with exit code 1

안녕하세요? U-net 을 회귀문제에 활용하는 방안 관련 몇 가지 질문을 드리고자 합니다.예를 들어 위 그림의 왼쪽과 같이 부재의 design 특징을 가지는 section image 와 속도 등의 value 를 input 을 받아서 오른쪽 그림과 같이 부재의 주변의 온도 프로파일을 예측하고자 한다면 (특정 design 에 대한 simulation 을 대체하는 딥러닝 모델을 구축해 보고자 하는 경우)예를 들어 온도의 연속형 데이터를 급간을 만들어 범주형으로 변환한다면 본 강의의 예제 처럼 범주의 개수만큼 출력 layer 를 만들어 segmentation 문제로 정의 할 수 있을 것 같은데요,질문1) 예를 들어 위 그림의 오른쪽 시뮬레이션 결과 이미지의 RGB 값을 학습용 label 데이터로 사용하는 것이 아닌, 해당 이미지의 좌표에 따른 온도 숫자 자체 value 들을 연속형 데이터로 받아서 output 이미지 픽셀값에 매핑시킨 2차원 데이터를 output 이미지(?) 로 사용한다면, 동일한 U net network 를 가지고 회귀문제로 예측 모델을 만드는 접근이 가능한 것인지 문의드립니다. (U-net 으로 회귀문제를 푸는 예제를 거의 찾아보지 못해서 질문 드립니다.)이유는 온도 수치를 범주로 정의하게 되면 예측하고자 하는 수치 정보의 해상도를 낮추게 되어 오차를 만들어 낼 테니까.. 연속형 자료를 범주형 자료로 변환하는 과정에서 발생하는 오차를 원천적으로 없애고, 2차원 혹은 3차원에 존재하게 될 숫자 정보를 최대한 있는 그대로 예측하기 위함입니다.질문2) 만약 위와 같이 Unet 의 출력 layer 를 segmentation (범주) 가 아닌 각 픽셀 위치당 숫자를 예측하는 회귀 문제를 예측할 수 있도록 재구성한다면, 출력 layer 를 구체적으로 어떻게 구성해야 하는지요? 단순히 최종 layer 의 Conv2D 의 activation = 'linear' 로 정의하면 될지요?질문3) 이어지는 질문이지만 본 단원 강의 내용에서 이해해 보면 Unet 활용 시, 범주를 예측하는 segmentation 문제에서는 출력 layer 의 채널 수를 범주의 class 개수로 정의하는 듯 한데.... 픽셀 위치에 mapping 되는 value 값을 예측하는 회귀 문제로 접근하는 경우, 최종 Conv2D layer 의 채널 수를 어떻게 설정해야 하는는지.. 문의드립니다. (단순히 1채널로 정의하면 될지요?)질문4) 2D 혹은 3D 이미지 혹은 모델링을 input 받아서 2D or 3D 공간상의 숫자들을 예측하는 딥러닝 모델을 구축한다면... u-net 이 최선일지.. 혹은 알고 계시거나 경험해 보신 다른 네트워크 모델이 있을지... 강사님의 고견을 듣고 싶습니다. ^^;;

강사님 안녕하세요 성능평가관련해서 질문좀 드리겟습니다 . 일반적으로 세그멘테이션은 accurary보다 mAP 혹은IOU로 평가하는걸로 아는데 그럼 아래코드 metrics = ["accurary"]를 어떻게 바꾸어야 하는지요?바쁘시겟지만 조언 좀 부타드리겟습니다 ㅎ  unet_model.compile(optimizer = optimizer, loss = binary_loss_object, metrics = ["accurary"])

강사님 안녕하세요 . 어제 질문한 내용(이전질문)은 해결이 됫습니다 ㅎ바쁘실텐데 답변안해주셔도 괜찬습니다 ㅎ 죄송하지만 다른내용으로 질문을 드리겟습니다 ㅎ 바쁘시겟지만 부탁드립니다 ㅎ1) 깃헙에서 받은 isbi-2012관련파일을 가지고 쥬피터노트북으로 모든 파일을 하나로 연결해서 사용할려고 하는데, 쥬피터노트북에서 train_isbi_2012.py 파일만 가지고 실행을 시키니 flag경로에 문제가 잇다는데 , 제컴터에 다운받은 스크립트파일경로가 아래와 같을때 어떻게 경로를 지정해 주지요? 여러개바꿔바도 안되서 질문드립니다 #받은파일저장경로 ;C:\Users\anyca\Downloads\U-Net\UNET-tf2-main2) 그리고 파일을 합쳐서 사용할때 그냥 합쳐서 그대로 사용해도 되는지요? 바쁘시겟지만 답변 부탁드리겟습니다 ㅎ     

강사님 안녕하세요 제가 초보라서 ㅠㅠ 간단한 질문2개 확인부탁드립니다 ㅎ현재 세포이미지데이터랑 비슷한 데이터를 가지고 세그멘테이션실습을 하려고 하는데, 예를들어, 세포와 막이 레이블링이 안된 원본데이터만 가지고 잇습니다. 즉, 학습데이터가 없는데.. 이럴경우 세그멘테이션이 가능하지요? 예를들어, opencv를 사용해서 임으로 세포와 막으로 구분된 mask영상을 학습데이터로 만들어서 U-Net으로 세그멘테이션 해도 되는지요? 혹시 학습데이터가 없는경우 세그멘테이션을 할수 잇는 다른방법이 잇으면 알려주시면 감사하겠습니다.바쁘시겟지만 답변부탁드립니다 ㅎ 

93x0928@gmail.com으로 강의 자료를 받아볼 수 있을까요?

안녕하세요. evaluate 중 문제가 발생해서 문의를 드립니다. train과 evaluate py의 경로 부분은 아래와 같이 수정을 하였습니다.flags.DEFINE_string('checkpoint_path', default='saved_model_isbi_2012/unet_model', help='path to a directory to save model checkpoints during training') 그 결과 생성된 파일은 다음과 같습니다. python evaluate_isbi_2012.py실행 결과 나타난 오류는 다음과 같습니다. Traceback (most recent call last):File "evaluate_isbi_2012.py", line 89, in <module>app.run(main)File "C:\Users\Song\anaconda3\envs\unet_test3\lib\site-packages\absl\app.py", line 308, in runrunmain(main, args)File "C:\Users\Song\anaconda3\envs\unet_test3\lib\site-packages\absl\app.py", line 254, in runmainsys.exit(main(argv))File "evaluate_isbi_2012.py", line 66, in mainunet_model.load_weight(FLAGS.checkpoint_path)AttributeError: 'UNET_ISBI_2012' object has no attribute 'load_weight' 해결방법 알려주시면 정말 감사하겠습니다.

안녕하세요 수업을 들으면서 train_isbi_2012.py 를 돌려보았는데요~ 에포크 첫번째까지는 잘 돌다가 에포크 1 끝나자마   아래와같은 에러가 뜨면서 종료되는데, 인터넷을 찾아봐도 해결하기 어려워서 여쭙습니다.   Epoch 1/5 2000/2000 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.1751 - accuracy: 0.9234 Epoch 1: loss improved from inf to 0.17507, saving model to saved_model_isbi_2012/unet_model.h5 Traceback (most recent call last): File "train_isbi_2012.py", line 186, in <module> app.run(main) File "/media/jjaysohn/jangjay/Pydicom_read/U-Netpractice/U-net/lib/python3.8/site-packages/absl/app.py", line 312, in run _run_main(main, args) File "/media/jjaysohn/jangjay/Pydicom_read/U-Netpractice/U-net/lib/python3.8/site-packages/absl/app.py", line 258, in _run_main sys.exit(main(argv)) File "train_isbi_2012.py", line 180, in main unet_model.fit_generator(train_generator, File "/media/jjaysohn/jangjay/Pydicom_read/U-Netpractice/U-net/lib/python3.8/site-packages/keras/engine/training.py", line 2209, in fit_generator return self.fit( File "/media/jjaysohn/jangjay/Pydicom_read/U-Netpractice/U-net/lib/python3.8/site-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 67, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "/media/jjaysohn/jangjayPydicom_read/U-Netpractice/U-net/lib/python3.8/site-packages/keras/saving/save.py", line 140, in save_model raise NotImplementedError( NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work for subclassed models, because such models are defined via the body of a Python method, which isn't safely serializable. Consider saving to the Tensorflow SavedModel format (by setting save_format="tf") or using `save_weights`. 2022-03-23 23:59:58.391685: W tensorflow/core/kernels/data/generator_dataset_op.cc:107] Error occurred when finalizing GeneratorDataset iterator: FAILED_PRECONDITION: Python interpreter state is not initialized. The process may be terminated. [[{{node PyFunc}}]]   도움주시면 감사하겠습니다. ㅠㅠ

안녕하세요, 강의를 듣던 도중 명확히 들리지 않는 용어가 하나 있어서 질문 드립니다.   해당 강의의 2분 14초경에 나오는 콘패치네이션??? Contracting path를 통해서 나온 feature map을 다시 Expansive Path를 통해 패치화(?)로 붙여넣는 부분을 일컫는 것 같은데 (그림상 흰색 부분입니다.) 이 부분의 단어가 명확히 강의상에서 들리지 않습니다..ㅠㅠ   정확히 알고 싶어서 질문 올리게 되었습니다. 감사합니다.

논문의 위 식에서 Wc(x)가 의미하는 바가 무엇이고, 어떻게 구해야 되는 것인지 이해되지 않아 질문드립니다.