안녕하세요?RCNN의 경우 classification에 대한 loss는 구할 수 없고 다만 bounding box regression은 구할 수 있는지 이유가 궁금합니다.RCNN의 경우는 최종 값을 판별하는 분류기가 CNN과 분리되어 있어서 역전파를 할 수 없어 classification의 경우는 오차 함수를 구할 수 가 없다고 이해했습니다. 그런데 어떻게 bounding box regression은 Loss 값을 구할 수 있는지 궁금합니다. 구한 Loss 값으로 CNN이 업데이트가 가능한지요?바쁘신 와중에 답변 주셔서 감사합니다^__________^  

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.파이썬을 이용해 엑셀에서 자동줄바꿈 되는 코드를 알려주셔서 정말 감사하게 잘 활용하고 있는데요.  추가적으로 질문 드리고 싶은 부분은 자동 줄 바꿈의 경우는 원하는 위치에서 개행이 되지 않는데요.원하는 위치에서 개행이 되게하는 코딩도 있을까요? 아래의 이미지는 자동줄바꿈을 했을 경우인데요.위의 이미지처럼 자동줄바꿈을 해주려면 아래와 같은 코딩으로 해결이 됐는데요.ws['d1'].alignment = Alignment(wrap_text=True) 저는 아래의 이미지 처럼 줄바꿈을 하고 싶어서요위와 같이 줄바꿈을 하려면각각 아래처럼 변수에 넣고 코딩을 해주면 될까요?a= '12345'b='6789'코딩을 어떻게 하면 좋을지 궁금해서 문의 드립니다. 구글링을 해봤는데, 자동줄바꿈 코딩은 있는데 수동 줄바꿈과 관련한 코딩은 못찾겠습니다.ㅠ  

코드 실행시 정보가 오지 않고 반응이 없습니다! 

어떤 정보를 포함해서 질문을 올리면 좋을까요?? 

강의내용대로 쭉 따라가면서askcomapny경로에서 settings 폴더를생성cd askcompany로 경로 이동후 git add .를 한뒤 git mv settings.py settings/common.py 로 파일이동그 상태로 runserver를 해봤더니 CommandError: You must set settings.ALLOWED_HOSTS if DEBUG is False. 오류가 뜸원래 경로에 settings.py파일을 다시 만들어 보고 runserver를 해봤더니 오류가 사라짐옮기는 과정에서 문제가 있는건지는 모르겠네요 DEBUG = True 이고 ALLOWED_HOSTS = ['*'] 설정까지도 해봤는데 왜 저런 오류가 뜨는걸까요?  

안녕하세요 강의 잘 보고있습니다.cnt = members.find({"email": email}).count() 관련해서 질문이 있는데요, 저번 강의에서도 find().count()에 버전 관련 오류가 발생했었고 이번에도 당연히 [AttributeError: 'Cursor' object has no attribute 'count’] 오류가 발생했는데요, 그래서 구글링을 통해 cnt = members.collection.estimated_document_count({"email": email}) if cnt > 0: flash("중복된 이메일 주소입니다.") return render_template("join.html")collection.estimated_document_count({"email": email}) 를 찾아서 적용했고 커서 오류를 해결했습니다. 이렇게 회원가입 db를 members로 잘 넘겼는데요, 이메일 주소 중복 부분에서 시크릿키 적용을 한 후에도 이메일이 중복돼도 회원가입이 되고 db가 넘어가더라구요.그래서 또 구글링을 했고 cnt = members.count_documents({"email": email}) if cnt > 0: flash("중복된 이메일 주소입니다.") return render_template("join.html")count_documents({"email": email})코드로 문제 해결을 하기는 했는데요, 여기서 'count_documents'와 'collection.estimated_document_count'의 차이를 알고싶습니다. 아무리 찾아봐도 차이점을 못찾겠어요. 차이점 알려주시면 감사하겠습니다 ! 부탁드려요 !  

4r강 마지막에 연산자 적용관련하여 df[df.b == 7] | df[df.a == 5] 라고 코드를 똑 같이 했는데 unsupported operand type(s) for |: 'float' and 'bool' 라고 오류메세지가 나옵니다.  왜이렇게 나오는지가 궁금합니다.

처음에 주피터 노트북을 실행할 때 cmd에 jupyter notebook--notebook-dir='저장경로'를 입력해서 실행을 했는데, 주피터를 종료하고 다시 실행하려 할 때에도 동일하게 접근해야 하는지, 아니면 더 편리한 방법이 있는지 궁금합니다.

안녕하세요. 강사님현재 강사님 강의 듣고 있는 수강생 입니다.Python의 패키지 매니저 PIP 명령어 정리와 사용해당 파트 에서 0:30초에 나오는 필수적인 명령어정리되어 있는 페이지가 강사님 git 에서 보이지 않아서요.어디서 찾아 볼 수 있는 것 인가요 ?확인 부탁드리겠습니다.감사합니다.

안녕하세요 강사님, 항상 좋은 수업 잘 듣고있습니다. mmdetection으로 Mask-RCNN + Resnet-101 model Training중 Training Dataset 구성 관련하여 질문있습니다. 제가 기존 model을 학습시키는데 사용된 모든 이미지 데이터는 1280x720 해상도였습니다.그러나 이번에 수집한 데이터는 2208x1242 해상도입니다. Q1. 각기 다른 해상도로 촬영된 이미지들을 하나의 데이터셋으로 만들고, 네트워크에 학습시켜도 문제가 없을까요?당연히 COCO dataset이나 PASCAL dataset을 살펴봐도 다양한 해상도의 이미지를 annotation하여 구성하였기 때문에 문제될 건 없다고 생각하는데일반적으로, 1280x720 해상도 이미지를 추론하는 경우, 동일한 해상도의 데이터셋으로 학습된 모델이 성능이 더 우수한지 궁금해서요.ex) 1280x720 이미지 추론시, 1280x720 해상도만으로 이루어진 데이터셋으로 학습된 model 사용1920x1080 이미지 추론시, 1920x1080 해상도만으로 이루어진 데이터셋으로 학습된 model 사용 2208x1242 이미지 추론시, 2208x1242 해상도만으로 이루어진 데이터셋으로 학습된 model 사용만약 일반적으로 이렇게 한다면, 새로 획득한 데이터가 아닌 라벨링되지 않은 1280x720해상도 데이터들을 더 annotation 작업 진행하려 합니다.

pandas 라이브러리와 Pymysql - 파일로 데이터 저장 강의의5:14초 중 명령문을 실행 시키면 작동은 되나, 오류코드가 같이 나오는데 구글링을 통해 답변을 찾아봐도 해결 방법을 얻기 어려워 질문 남깁니다.

코드 실행 후 두가지 여쭤보고 싶은 것이 있어 질문 드려봅니다.1.먼저 train, validation 데이터셋으로 학습을 시켜보았습니다.혹시 test dataset은 train, validation 데이터 이외의 학습시키지 않은 데이터로 결과를 확인하면 되나요? test dataset는 말그대로 test의 의미를 가지는 데이터셋 일까요?(loss나 accuracy를 구해볼 수 있을까요?)2.현재 CPU는 Intel core i9, GPU는 RTX 2080 Ti를 사용중에 있고, 하나의 이미지에서 모델 검출속도가 약 0.08s 나오고 있습니다.Window에서 사용중에 있고,그래픽카드 4개를 사용하려고 했지만, 멀티 gpu를 사용하게 되면 sh 파일을 사용해야되는 것으로 알고있고,window에서 sh 파일이 실행되지 않는 것을 확인했습니다.0.05s 이하로 검출시간을 줄이는 것이 목적이고, 그래픽카드 성능을 보면 RTX 3090이 약 2배정도 뛰어난 성능을 나타낸다고 나와있는데 그래픽카드를 바꾸면 속도가 목표 속도까지 향상이 될까요?혹은 sh 파일을 window에서 실행시켜서 멀티 gpu를 사용할 수 있을까요?감사합니다.

안녕하세요. 강의 잘 수강하고 있습니다.현재 mask rcnn-ballon 데이터셋 학습을 진행중입니다.주석에서 train, val, test dataset 환경 파라미터가 있다고 나와있는데, train, validation 데이터 이외의 test 데이터셋은 어디에서 확인할 수 있는지 알 수 있을까요?감사합니다.

test case 2 번의 경우 10 3 6 5 8 5 6 8 7 6 6 7 로 주어지는데주어진 수의 리스트를 정렬하면 [5 5 6 6 6 6 7 7 8 8]이 되고이분 탐색 알고리즘에 의해 해를 구하면최소 크기가 23일때[5 5 6 6],[6 6 7],[7 8 8]을 만족하므로 주어진 output인 24가 아닌 23이 정답이라고 생각했는데 어느 부분에서 잘못생각하였는지 궁금합니다. 

h를 무조건 0~99로 설정하기보다는 미리 높이의 min 값과 max값을 구한 후 min~max 범위로 for 문을 돌려주면 더 효율적인 풀이가 될 것 같습니다. from collections import deque N = int(input()) graph = [list(map(int,input().split())) for _ in range(N)] min_rain = 99999999 max_rain = -1 # 높이의 min,max 구해주기 for row in graph: min_tmp = min(row) max_tmp = max(row) if min_tmp < min_rain: min_rain = min_tmp if max_tmp > max_rain: max_rain = max_tmp dr = [1,0,-1,0] dc = [0,1,0,-1] ans = 0 for rain in range(min_tmp+1,max_rain): visited = [[0 for _ in range(N)] for _ in range(N)] cnt = 0 for rr in range(N): for cc in range(N): if visited[rr][cc] == 0 and rain < graph[rr][cc] : visited[rr][cc] = 1 q = deque() q.append((rr,cc)) while q: r,c = q.popleft() for i in range(4): nr = r + dr[i] nc = c + dc[i] if 0 <= nr < N and 0 <= nc < N and visited[nr][nc] == 0 and rain < graph[nr][nc]: visited[nr][nc] = 1 q.append((nr,nc)) cnt += 1 if cnt > ans: ans = cnt print(ans)

안녕하세요! 멋진 강의를 들을 수 있어서 감사하고 있습니다.잠재요인 기반의 협업필터링 이해와 경사하강법을 이용한 행렬 분해 18:12 에서 나오는 L2 규제에 대해 궁금한 점이 있어서 문의 드립니다.수학에 약해서 공부해볼겸 수학적으로 해석을 하려는데, 다른 사이트의 참고 내용들을 보다보니 L2 규제에 시가마가 들어가던데 여기서는 안 들어가는 이유가 무엇인지 궁금합니다.감사합니다!

안녕하세요리뷰 크롤링 하는 과정에서 다른 페이지에 적용 학습해보다가 에러코드가 떠서 질문드립니다.name = ['언더아머 CGI 다운'] ns_address = 'https://search.shopping.naver.com/search/all?query=cgi%20%EB%8B%A4%EC%9A%B4&frm=NVSHATC&prevQuery=%EB%89%B4%EB%B0%9C%EB%9E%80%EC%8A%A4%EB%B0%94%EB%9E%8C%EB%A7%89%EC%9D%B4' shoppingmall_review = "/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div[2]/div[3]/div[1]/ul/li[3]/a" category_total = "/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div[2]/div[3]/div[7]/div[2]/div[2]/ul/li[1]/a"순서대로 위와 같이 적용 완료하였는데요, 그 다음에 소스코드 주신 부분인 아래 부분을 적용하니까 다음과 같은 에러가 뜹니다. 확인 부탁드려도 될까요?header = {'User-Agent': ''} driver.implicitly_wait(3) driver.get(ns_address) req = requests.get(ns_address,verify=False) html = req.text soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") sleep(2) element=driver.find_element_by_xpath(shoppingmall_review) driver.execute_script("arguments[0].click();", element) sleep(2)' 에러 - /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/urllib3/connectionpool.py:847: InsecureRequestWarning: Unverified HTTPS request is being made. Adding certificate verification is strongly advised. See: https://urllib3.readthedocs.io/en/latest/advanced-usage.html#ssl-warnings InsecureRequestWarning) --------------------------------------------------------------------------- NoSuchElementException Traceback (most recent call last) <ipython-input-30-8a5c5adbf17a> in <module> 6 soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") 7 sleep(2) ----> 8 element=driver.find_element_by_xpath(shoppingmall_review) 9 driver.execute_script("arguments[0].click();", element) 10 sleep(2) 3 frames/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/selenium/webdriver/remote/webdriver.py in find_element_by_xpath(self, xpath) 392 element = driver.find_element_by_xpath('//div/td[1]') 393 """ --> 394 return self.find_element(by=By.XPATH, value=xpath) 395 396 def find_elements_by_xpath(self, xpath): /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/selenium/webdriver/remote/webdriver.py in find_element(self, by, value) 976 return self.execute(Command.FIND_ELEMENT, { 977 'using': by, --> 978 'value': value})['value'] 979 980 def find_elements(self, by=By.ID, value=None): /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/selenium/webdriver/remote/webdriver.py in execute(self, driver_command, params) 319 response = self.command_executor.execute(driver_command, params) 320 if response: --> 321 self.error_handler.check_response(response) 322 response['value'] = self._unwrap_value( 323 response.get('value', None)) /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/selenium/webdriver/remote/errorhandler.py in check_response(self, response) 240 alert_text = value['alert'].get('text') 241 raise exception_class(message, screen, stacktrace, alert_text) --> 242 raise exception_class(message, screen, stacktrace) 243 244 def _value_or_default(self, obj, key, default): NoSuchElementException: Message: no such element: Unable to locate element: {"method":"xpath","selector":"/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div[2]/div[3]/div[1]/ul/li[3]/a"} (Session info: headless chrome=105.0.5195.102) 그리고 다음 url과 같이 나타낼 페이지가 그리 많지 않은 경우에도 같은 소스코드 양식을 사용해도 될까요?https://search.shopping.naver.com/catalog/29274895216?query=cgi%20%EB%8B%A4%EC%9A%B4&NaPm=ct%3Dl8qn5dbs%7Cci%3Dcc97712ba6dec8be52ea670a2e607bb755d59f4f%7Ctr%3Dslsl%7Csn%3D95694%7Chk%3D97fd029ce7fc81750ad0a1d2110ad155b54fe09d 감사합니다.

버퍼 강의 중 VWorld StateTile 레이어 추가를 어떻게 하나요???

데이터 전처리 - 스케일링 - 01 강의 1분47초에서표준화로 데이터의 피처 각각이 평균이 0 이고 분산이 1인 가우시안 정규분포로 바꿔준다고 했는데요. 원래 데이터가 정규분포를 가졌다면 xi_new (표준화 식)식 으로 평균이 0 이고 분산이 1인 정규분포를 도출할 수 있지만 애초에 정규분포를 이루지 않는 데이터의 경우는 해당 식을 적용한다고 해서 정규분포가 되지 않을 텐데 이런 경우는 어떻게 해서 정규분포로 만든다는 것일까요? 답변 부탁드립니다. 감사합니다.

yolov5에서 labelimg를 사용하는데 labelimg로 라벨링 작업을 한 후,새로운 이미지들이 생겨 이전에 라벨링 작업을 했던 이미지 폴더에 새로운 이미지들을 추가하여라벨링 작업을 이어서 했더니, 전에 작업했던 라벨링들이 다 지워지는 현상이 발생했습니다. labelimg를 사용하여 전에 라벨링 작업했던 것과 새로 라벨링 작업한 것을 합쳐도 이런 현상이 발생하는데,labelimg에서 새로운 이미지를 추가하려면 모든 이미지들을 처음부터 라벨링 다시 해야 하나요?아니면 해결방법이 있을까요?