섹션5 <공지> 코드 https://github.com/chulminkw/DLCV <여기에 있나요?? 찾아도 없어서요.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 로드맵 따라가며 강의 정말 잘 듣고있습니다 !항상 친절한 답변도 감사드립니다.다름이 아니라 Yolo 3를 구현하면서 궁금증이 생겼습니다.1. output을 담당하는 layer가 3개이므로(13X13/26X26/52X52) 3개의 layer에서 forward를 이용하여 결과를 추출한다고 이해했는데 이게 맞나요?3개에서 뽑은 output(confidence_threshold보다 큰) 을 종합한 후 NMS process를 거쳐서 최종적으로 조건에 맞는 index를 반환받아 그 index를 이용해 image에 구현한다고 이해했는데 이것도 맞을까요?  만약 위에서 제가 이해한게 어느정도 맞다면 마지막으로 드는 궁금증은 13X13, 26X26, 52X52에서 각 Grid Cell이 image의 object를 예측할텐데,이는 비유하자면 Random Forest에서 각각 학습한 model이 다수결(?)로 infernece한다고 이해해도 될까요? 즉, 세개의 Multi Scale에서 학습한 각각의 gride cell의 anchor box들이 자신의 의견을 내놓아 그중 confidence, nms의 조건을 이용해 최종적으로 조건에 부합하는 몇 개의 bbox만 남는걸로 이해해도 되는지 여쭤보고 싶습니다..!

강의 14분쯤에서 모델을 변경하는 부분입니다.케라스가 업데이트 된 건지는 잘 모르겠지만 아래 부분에서 시퀀셜 모델이 레이어를 단일 값으로 받을 수 없어 에러가 납니다.encoder = Sequential(Dense(2, input_shape=(3, ))) decoder = Sequential(Dense(3, input_shape=(2, ))) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()아래 처럼 괄호로 감싸 리스트로 넘기면 해결됩니다.encoder = Sequential([Dense(2, input_shape=(3, ))]) decoder = Sequential([Dense(3, input_shape=(2, ))]) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()

교사학습용 데이터와 target 데이터 모두 post 패딩을 하였는데교사학습용 데이터는 <sos> 가 중요하고 target 데이터는<eos> 가 중요하기 때문에 교사학습용은 post, target 데이터는 pre 를 해야 하는거 아닌지요?만약 post 패딩을 하게 되면 길이가 초과하는 교사학습용 데이터는 <sos>가 잘려지지 않을까 생각합니다.강사님 부탁드리겠습니다.

실습 1 - TensorFlow와 Seq2Seq 모델을 이용해서 포르투칼어-영어 번역 수행해보기실습코드 내 GRU를 이용한 Encoder 부분에서 아래와 같이 error가 납니다.encoder = Encoder(vocab_inp_size, embedding_dim, units, BATCH_SIZE) # 샘플 입력 sample_hidden = encoder.initialize_hidden_state() sample_output, sample_hidden = encoder(example_input_batch, sample_hidden) print ('Encoder output shape: (batch size, sequence length, units) {}'.format(sample_output.shape)) print ('Encoder Hidden state shape: (batch size, units) {}'.format(sample_hidden.shape)) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-71-879487bff06b> in <cell line: 5>() 3 # 샘플 입력 4 sample_hidden = encoder.initialize_hidden_state() ----> 5 sample_output, sample_hidden = encoder(example_input_batch, sample_hidden) 6 print ('Encoder output shape: (batch size, sequence length, units) {}'.format(sample_output.shape)) 7 print ('Encoder Hidden state shape: (batch size, units) {}'.format(sample_hidden.shape)) 1 frames <ipython-input-69-76383a24b17a> in call(self, x, hidden) 12 def call(self, x, hidden): 13 x = self.embedding(x) ---> 14 output, state = self.gru(x, initial_state = hidden) 15 return output, state 16 ValueError: Exception encountered when calling Encoder.call(). too many values to unpack (expected 2) Arguments received by Encoder.call(): • x=tf.Tensor(shape=(64, 16), dtype=int32) • hidden=tf.Tensor(shape=(64, 1024), dtype=float32)self.gru(x, initia_state=hidden)부분에서 출력 결과가 두 개가 아닌 65개가 출력되어서 output, state 두 개로 할당하면 안되는 것 같습니다!  

2023 05 버전 해도 오류 납니다. 그리고 4강을 먼저 공부하고 싶어서 해봤는데 버전 오류 나느거 같은데 새로운 버전으로 수정된 강의가 필요합니다----------------------------------import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import io import scipy.misc import numpy as np from six import BytesIO from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import tensorflow as tf from object_detection.utils import label_map_util from object_detection.utils import config_util from object_detection.utils import visualization_utils as viz_utils from object_detection.builders import model_builder %matplotlib inline-------------------------------/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/numpy/_core/_dtype.py:106: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. if dtype.type == np.bool: /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/numpy/_core/_dtype.py:106: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. if dtype.type == np.bool: --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-49156a41fe80> in <cell line: 15>() 13 from object_detection.utils import config_util 14 from object_detection.utils import visualization_utils as viz_utils ---> 15 from object_detection.builders import model_builder 16 17 get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') 23 frames/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/scipy/interpolate/_fitpack_impl.py in <module> 101 102 _parcur_cache = {'t': array([], float), 'wrk': array([], float), --> 103 'iwrk': array([], dfitpack_int), 'u': array([], float), 104 'ub': 0, 'ue': 1} 105 TypeError:

"Only instances of keras.Layer can be " 97 f"added to a Sequential model. Received: {layer} " ValueError: Only instances of keras.Layer can be added to a Sequential model. Received: <tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer object at 0x791605217610> (of type <class 'tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer'>)위와 같은 오류가 나서 한참 찾았는데요. 원인은 tensorflow_hub와 tensorflow 간의 keras 필요 버전 차이에 있다고 합니다. 아래와 같이 keras를 별도 설치하여 임포트하여 사용하시면 정상 작동됩니다. 같은 에러로 고민이신 분에게 도움이 됐으면 좋겠네요. 수정 소스 코드!pip install tf_kerasimport tf_keras as tfk Trained_MobileNet_url = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/classification/2" Trained_MobileNet = tfk.Sequential([ hub.KerasLayer(Trained_MobileNet_url, input_shape=(224, 224, 3)) ]) Trained_MobileNet.input, Trained_MobileNet.output

   결과 30만 나오는 현상 무엇이 잘못되었을까요?데이터 전부 30만 나옵니다

 recognizer = keras_ocr.recognition.Recognizer()여기서 인식할 수 없는 키워드가 Dense에 전달되었다고 하면서 진행이 되질 않습니다.

 - CenterNet을 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습 실습 Solution 실습해보는데 계속 버젼이 달라서 그런지 실행이 안되네요

안녕하세요.실습 2 - Char-RNN 코드 학습 부분에서 ValueError: Unrecognized keyword arguments passed to Embedding: {'batch_input_shape': [64, None]} 오류가 발생합니다.

ShiftScaleRotate에서 Only Scale 변환 후 원본 이미지와 사이즈가 같은 이유가 무엇인지 궁금합니다.ShiftScaleRotate 내부에서 원본 크기로 resize해주는 것인지 내부에서 Super Resolution을 적용해주는 것인지 궁금합니다. 화질이 손상되지 않은거 같아서 여쭈어봅니다.

제목 그대로 pad_both_ends 사용할 때 n은 왜 사용하나요?그냥 앞뒤로 붙여주면 될 것 같은데, 3을 넣으니 두개씩 붙던데 n값을 설정하는 이유가 있나요?ngram의 n과 관련이 있나요?

먼저, 비전공자도 이해할 수 있도록 섬세하게 강의해주셔서 감사합니다.강의에서 efficientnet, xception 등 좋은 딥러닝 모델들을 소개해주셨는데요 실제 어떤 모델이 좋을지 테스트하다 보니 Input size 관련해서 아래와 같은 궁금증이 생깁니다.모델마다 권장 사이즈가 다 다르던데 여러 모델을 테스트 할 때 모델별 권장 Input size로 resize 하는게 좋을까요? 아니면 특정 사이즈로 고정해서 테스트 하는 것이 좋을까요? 이미지를 축소하는 경우보다 확대해서 모델에 넣는 경우 성능이 더 안 좋을까요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.안녕하세요 교수님. 강의 잘 듣고있습니다.SPPNet의 이해 02 2:30 경에서 SPM으로 균일한 크기의 vector를 표현한다고 했는데 여기서 feature 표현이 3개가 있을 경우 ... 하는게 어떤 말인지 이해가 안 갑니다.예를들어 Max Pooling을 진행한다고 하면 사분면이 나뉘어지지 않았을 때는 1개를 뽑고 4개로 나누어지면 4개, 16개면 16개를 뽑을텐데 여기서 3을 곱하는게 어떨때 곱하는지 이해가 잘 안갑니다. 감사합니다.

강좌 TensorFlow 2.0을 이용한 선형 회귀 알고리즘 구현 편에서 나오는 선형 회귀 모델을 실행하였을 때 결과값이 계속하여 미세하게 변화하는 이유가 궁금해서 질문합니다. 수학적 계산식을 항상 동일하니 계산값 역시 항상 동일해야 하는 것 아닌가요?

쥬피터 노트북에서 crash 강의를 수강하려는데 다운 받은 파일집에는 영상과 다른 00.Table of contaent파일로 존재하는데 어떻게 수강해야하나요?

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[20], line 4 2 mmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir)) 3 # epochs는 config의 runner 파라미터로 지정됨. 기본 12회 ----> 4 train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/mmdet-2.28.2-py3.10.egg/mmdet/apis/train.py:163, in train_detector(model, dataset, cfg, distributed, validate, timestamp, meta) 156 model = build_ddp( 157 model, 158 cfg.device, 159 device_ids=[int(os.environ['LOCAL_RANK'])], 160 broadcast_buffers=False, 161 find_unused_parameters=find_unused_parameters) 162 else: --> 163 model = build_dp(model, cfg.device, device_ids=cfg.gpu_ids) 165 # build optimizer 166 auto_scale_lr(cfg, distributed, logger) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/mmcv/utils/config.py:524, in Config.__getattr__(self, name) 523 def __getattr__(self, name): --> 524 return getattr(self._cfg_dict, name) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/mmcv/utils/config.py:52, in ConfigDict.__getattr__(self, name) 50 else: 51 return value ---> 52 raise ex AttributeError: 'ConfigDict' object has no attribute 'device'^캐글--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-25-adb1a52111f0> in <cell line: 4>() 2 mmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir)) 3 # epochs는 config의 runner 파라미터로 지정됨. 기본 12회 ----> 4 train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) 2 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/mmcv/utils/config.py in __getattr__(self, name) 50 else: 51 return value ---> 52 raise ex 53 54 AttributeError: 'ConfigDict' object has no attribute 'device'^코랩 안녕하세요 좋은 강의 감사드립니다. import os.path as ospmmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir))# epochs는 config의 runner 파라미터로 지정됨. 기본 12회train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) 이 셀이 실행시 이러한 오류가 뜨는데 이유를 모르겠습니다 

for epoch in range(EPOCHS): start = time.time() train_loss.reset_states() train_accuracy.reset_states() # inp -> portuguese, tar -> english for (batch, (inp, tar)) in enumerate(train_batches): train_step(inp, tar) if batch % 50 == 0: print(f'Epoch {epoch + 1} Batch {batch} Loss {train_loss.result():.4f} Accuracy {train_accuracy.result():.4f}') if (epoch + 1) % 5 == 0: ckpt_save_path = ckpt_manager.save() print(f'Saving checkpoint for epoch {epoch+1} at {ckpt_save_path}') print(f'Epoch {epoch + 1} Loss {train_loss.result():.4f} Accuracy {train_accuracy.result():.4f}') print(f'Time taken for 1 epoch: {time.time() - start:.2f} secs\n')위 코드에서 에러 발생합니다. GPT 에도 물어보고 해도 답이 안나와서 조치 방법 질문드립니다.AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-109-d5f75ec190c4> in <cell line: 1>() 2 start = time.time() 3 ----> 4 train_loss.reset_states() 5 train_accuracy.reset_states() 6 AttributeError: 'Mean' object has no attribute 'reset_states'

sample_encoder_layer = EncoderLayer(512, 8, 2048) sample_encoder_layer_output = sample_encoder_layer(tf.random.uniform((64, 43, 512)), False, None) sample_encoder_layer_output.shape # (batch_size, input_seq_len, d_model)해당 코드에서 아래 에러가 떴어요. 어떻게 조치하면 될까요?Only input tensors may be passed as positional arguments. The following argument value should be passed as a keyword argument: False (of type <class 'bool'>)