딥러닝(DNN)을 이용한 MNIST 손글씨 인식하기 웹 사이트를 접속하면, 다른 사이트가 실행되는 것 같습니다.확인 부탁 드립니다.http://myselph.de/neuralNet.html

안녕하세요 인프런에서 강사님의 강의(파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문)를 수강 중인 손승운입니다.질문'파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문' 강의 12강 내용 7분 18초를 보면 주피터 노트에서는 z.shape의 값이 (axis2, axis0, axis1) 순서로 나오고 제가 직접 주피터노트에 실습한 결과도 동일했습니다.하지만 7분 33초 중앙을 보면 shape를 (axis0, axis1, axis2)로 표현하셨는데, 이는 구글링을 통해 다른 사람들이 표현한 것과 같습니다.그럼 (axis2, axis0, axis1)와 (axis0, axis1, axis2) 둘 중 어느 것이 맞는 표현인가요? 혹시 원래는 (axis0, axis1, axis2)로 표현해야 하지만 numpy를 활용해 shape를 볼 때만 (axis2, axis0, axis1)로 표현되는 건가요?강사님의 강의 덕에 머신러닝 개발자가 되는데 한걸음 내딛을 수 있었습니다. 감사합니다. 편하신 시간에 답변주시면 감사하겠습니다.

선생님 안녕하세요이번에 선생님강의 머신러닝2개, 컴퓨터비젼2개를 모두 완강한 열혈팬 회사원입니다 ㅎㅎㅎ선생님 강의 덕분에 이번에 회사에서 세그멘테이션을 담당하게 되엇는데, 세그멘테이션강의관련 질문이 잇어서 이렇게 메일을 드립니다 ㅎ 바쁘시겟지만 조언 좀 부탁드리겟습니다<배경>이번에 검출할 객체(첨부파일)는 바늘과 같이 아주 가늘고 긴 객체(섬유)인데 이미지1장당 객체전체면적이 0.5 - 2%밖에 없는 아주 미세한 객체입니다. 실제원본데이터에서도 객체는 눈으로 자세히 보아야 검출할수 잇을정도입니다 ㅎ (학습데이터30장, 학습마스크영상 30장, 테스트데이터 5장 ). 사용모델은 깃헙에서 공개한 U-NET모델로 세그멘테이션을 수행햇는데, 첫epoch부터 정확도가 90%이상, 로스가 0.1이하로 상당히 높은 성능을 보엿는데 예측결과이미지영상에는 아무것도 검출이 안된 상태(완전검은영상)입니다. 참고로 다른 이미지데이터를 가지고 U-NET모델로 세그멘테이션을 수행해본결과 예측결과도 상당히 잘되어서 모델에는 문제가없는것으로 판단햇습니다.여기서 조언을 좀 부탁드리겠습니다.1> 정확도는 90%이상, 로스가 0.1이하인데 아무것도 검출이 안되엇다는 것은 , 객체가 너무미세해서 검출을 못한걸로 이해해도 되는지요?2> 이런경우 성능을 올리기 위한방법으로 오그멘테이션방법도 잇는데, 특히 사용해야할 오그멘테이션방법이 잇는지요? 참고로 확대기능등을 사용햇습니다.3> 다른방법으로 선생님CNN강의에서사용한 mark-rcnn 방법도 해볼려고 하는데, 어떻게 생각하시는지요?글을 적다보기 글이 너무 길어져서 죄송합니다, 바쁘시겟지만 조언 좀 부탁드리겟습니다 ㅎ

강의 잘 듣고 있습니다.지금 CIFAR 데이터셋 CNN구현 실습 부분을 보고 있으면서 궁금한점 이 생겨 문의드립니다. 학습시 Conv2D, Activation, Maxpooling2D 같은 필터 개수는 어떻게 정의하는건가요 ? param이 어떻게 변하는지는 설명을 잘 해주셔서 이해했는데, Conv2D 등을 통해 필터시 어떤 기준으로 여러번 사용하는지가 이해가 안되내요. 감사합니다.  

#Xception 모델 학습, 성능평가 및 예측 후 결과 분석하기 안녕하세요 선생님선생님의 코딩을 토대로 실습연습을 하고 있는데 질문이 있습니다 1.검증 데이터 성적이 너무 높으면 이 부분은 과적합이라고도 볼 수 있을까요(test-score가 아니라도)? 아니면 데이터의 양이 그냥 너무 적어서 발생하는 것일까요? (early stop으로 16에서 멈추고 val score = 0.97이 나옵니다)*데이터 크기: (5856, 2) 2.해당 자료가 0또는 1인데 (정상폐, 폐렴폐 ct)인데 loss =binary_crossentropy를 쓰면 될까요? (만약 categorical_crossentropy를 쓰면 문제가 발생하나요?) 3.만약에 데이터가 불균형하면 머신러닝에서 배웠던 것 처럼 -양성 데이터를 판별하는게 중요하다고 하면 metrics=['accuracy'] 이부분을 precision으로 할 수 있을까요? (반대로 음성이면 재현율)*model.compile(optimizer=Adam(lr=initial_lr), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])4.선생님이 여기 실습에서 해당 데이터를 local? 영역에 넣으시고 분석하셔서 불러오는데 시간을 많이 줄인 것을 보았는데 바탕화면에 있는 데이터도 선생님이 하신 것 처럼 불러올 수 있을까요? 아니면 구글코랩처럼 따로 경로가 있을까요? (데이터를 불러오는데 1초이상이 걸립니다..) 감사합니다  

안녕하십니까! 배운내용 바탕으로 프로젝트 해보는 와중 해결되지 않는 부분이 있어 문의드립니다.pytorch에서 densenet(pytorch 기본제공)과 SWIN-transformer(pytorch 미제공, git에 공유된 모델 활용)을 backbone으로 활용하고 싶습니다.swin-unet처럼 모듈에서 제공하지 않는 모델의 경우 어떤식으로 코드를 작성해야할까요?dictionary 형태의 pth 파일이라 *****.load_state_dict('~~~~.pth')을 활용해야할것 같은데 *****부분에 모델을 넣어줘야되는데 기본제공 모듈이 아니라 어떤식으로 해야할지 감이 오지 않습니다. 1번 문제가 해결이 된다면, densenet과 swin-transformer을 sequential 형태로 조합하여 pretrain으로 시키고 싶은데 어떻게 접근을 하면 될까요? 아래 코드에서 backbone 부분 어떻게 해야할지 방향 잡아주시면 너무 감사할것 같습니다.path = '/content/drive/MyDrive/swin_tiny_patch4_window7_224.pth' #swin-Transformer 모델 pretrained_weights = torch.load(path, map_location='cpu') class ImgFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(ImgFeatureExtractor, self).__init__() # self.backbone = models.efficientnet_b0(pretrained=True) self.backbone = models.densenet201(pretrained=True) self.backbone = *****.load_state_dict(pretrained_weights) self.embedding = nn.Linear(1000,512) def forward(self, x): x = self.backbone(x) x = self.embedding(x) return x   

- 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. (노션에 다운받을 수있습니다)mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb여기에 바로 올리고 싶었는데 인프런이 허용을 안해주네요 MMdetection의 이해와 Faster R-CNN 적용 실습 부분입니다. 문제 및 상황인식:학원 가상환경에서 문제메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다.(목차 3번 사진 참고)저는 이 문제가 배치 사이즈가 커서 생긴 문제라고 보았습니다. 하지만 아래의 목차 5번과 같이 배치 사이즈를 줄여도 메모리 부족이 뜹니다. 어떻게 하면 해결할 수있을까요?배치나 기타 하이퍼 파라미터를 조정해도 학원 가상환경의 메모리 자체가 적어서 생기는 문제일까요? (참고로 구글 코렙에서는 잘 작동했습니다. 다만 GPU 사용량이 초과해서 None으로 학습을 하면 cuda를 못쓴다고 에러가 납니다.) 목차상황설명상황설명문제발생 및 사진해결시도1, 실패해결시도2, 실패 (상황설명) 저는 AI 국비지원 학원을 다니는 학생입니다. 학원에서 배우는 것만으로는 MMdetecrtion을 다룰 수 없어서 이 강의를 듣게 되었습니다. 이걸 듣고 난 후 MMdetecrtion으로 학원 과제를 수행하고자 했습니다. 그리고 구글 코랩은 공짜로 돌리다가 GPU 제한으로 못쓰고 학습이 안되었습니다.(상황설명) 학원에서 아래와 같은 성능의 전용 가상환경을 제공합니다. 그래서 경로만 조정하고 그대로 똑같이 돌렸습니다.3. (문제발생)그런데 학습을 하는데 아래의 그림과 같이 메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다. 4. (해결시도1, 실패) cfg.data.samples_per_gpu = 4 넣기아래의 그림과 같이 cfg.data.samples_per_gpu = 4를 넣었지만,auto_scale_lr = dict(enable=False, base_batch_size=16)는 그대로 16이었습니다. 일단 무시하고 돌려보았지만 여전히 실패했습니다. 5.( 해결시도2, 실패) defaul_runtime.py에 들어가서 batch size를 1로 바꾸기그결과 auto_scale_lr = dict(enable=False, base_batch_size=1)로 바뀌었습니다. 학원 가상환경에서 문제메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다.(목차 3번 사진 참고) 어떻게 하면 좋을까요?

선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다.from mmdet.apis import init_detector, inference_detector import mmcv를 하면 아래와 같은 경고 메시지가 뜨는데요./usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mmcv/__init__.py:21: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. 'On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove ' 혹시 이것에 맞춰서 코드의 내용이 많이 변할까요? 뒷부분은 이름이 바뀐다는 것 같은데, 앞부분에서 "it will remove components related to the training process and add a data transformation module." 부분이 무슨뜻인지 잘 모르겠어서요!

안녕하세요 강사님,저는 보완 문제로 폐쇄 네트워크환경(소스내에서 downloac 차단)에서 object detection AutoML을 실행하고 있습니다. yolov3 소프 포팅후 자체 host pc에서 running이 되도록 해야 하는데 환경구축이 만만치 않네요.. 모든 datasets zip 파일들을 따로 다운 받아 집에서는 vs code나 jupyter notebook으로 작업하고 회사에서는 kubeflow notebook 환경에서 테스트 진행하고 있습니다.질문 1: coco val & coco test에서 --data coco.yaml 대신 --data coco128.yaml로 실행해도 되는 건지 알고 싶습니다.질문 2: train.py 전에 tensorboard launch 시 에러가 나옵니다. 해결 방법을 알려 주시면 감사 하겠습니다.질문 3: 질문2의 에러가 해결되어 train.py 실행 되는 건지, 그리고 coco test를 하지 않고 바로 train.py를 진행해도 되는건지 알고 싶습니다. 집에서 vs code나 jupyter notebook에서 train.py 실행을 하면 아래 같은 에러가 나옵니다.coco128.yaml 에서 download 차단 없이 진행하면 kernel 이 죽어 restarting 이 되고 진행이 안되네요..download 차단하면 맨 아래 캡쳐 화면 처럼 멈쳐 버리고 Dead kernel 이 되어 버립니다. 혹 질문 2의 tensorboard 에러와 관련이 있는 건지 알려 주시기 바랍니다.질문 4: 마지막 질문인데.. 이 질문은 강의 내용에서 벗어나는 질문 이지만 해결을 못하고 있어 조언을 듣고자 합니다. 로컬 호스트 환경에서 yolov5 train.py가 잘 돌고 있는 상황에서 docker 이미지 빌디시 Dockerfile의 베이스 이미지를 FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3 로 하면 container 가 바로 죽고 실행이 안되며, FROM python:3.9로 하면 container가 running 되는데 train.py 가 실행되다 epochs를 하다 멈쳐 버립니다. 이 문제가 gpu 문제인건지 아님 단지 memory 부족 문제인지 잘 판단이 안되는데.. 소중한 의견 주시면 감사 하겠습니다. 

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^__________^  

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.

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.

강의 중에 나오는 최근 모델은 2017년 SENet 즈음이 마지막으로 나오는데구글링을 해봐도 SENet이 등장한 2017년이 최근 모델로 나오더라구요그나마 2019년 ResNeXt50 정도가 있는 거 같은데최근 3년 2020~2022년 사이에 개발된 CNN 모델이 있을까요?이러한 최신 CNN 경향은 어디서 확인하나요?

안녕하세요. 강사님. 제가 이번 실습을 기반으로 병해충 진단 모델을 구축중입니다. 이에 대해 질문사항이 있어 질문드립니다.efficientNet모델로 딥러닝 모델을 만들고 있습니다. 총 16개의 병해충에 걸린 식물을 구분하는 모델입니다. output layer에서 최종적으로 예측하고 나온 16개의 확률값중에 가장 큰 확률값의 index가 4라고 할때 이게 어떤 식물인지 어떻게 아는건가요?..

데이터 전처리 시 왜 0~ 255 사이의 픽셀값을 0 ~ 1 사이 값으로 변환해주는 걸까요?자료의 범위가 맞춰져야 해서인 거 같은데 자세한 이유가 알고 싶습니다.

mAP의 측정 기준 중mAP0.5와 mAP 0.5-0.95는 무엇을 의미하나요?보니까 IoU를 0.5에서 0.95까지 0.05씩 올려가면서 측정한 평균 mAP라는데, 이것이 무엇을 의미하는 지 자세히 모르겠습니다

현황 : BCCD에서 사용하던 코드로 Inference를 하려 했는데다음과 같은 오류가 발생하고 있습니다바쁘시겠지만 문의드립니다◇ 문의사항: 해결방안이 있을까요?코드import torchfrom mmdet.apis import multi_gpu_test, single_gpu_testfrom mmcv.parallel import MMDataParallel, MMDistributedDataParallelmodel_ckpt = MMDataParallel(model_ckpt, device_ids=[0])outputs=single_gpu_test(model_ckpt, data_loader, True, "저장폴더", 0.5)--------------------------------------------------------------------------- AssertionError Traceback (most recent call last) Input In [6], in <cell line: 8>() 5 model_ckpt = MMDataParallel(model_ckpt, device_ids=[0]) 6 # single_gpu_test를 활용하므로 samples_per_gpu는 1이 되야함 ----> 8 outputs=single_gpu_test(model_ckpt, data_loader, True, "저장폴더", 0.5) File ~/.local/lib/python3.9/site-packages/mmdet/apis/test.py:38, in single_gpu_test(model, data_loader, show, out_dir, show_score_thr) 36 img_tensor = data['img'][0].data[0] 37 img_metas = data['img_metas'][0].data[0] ---> 38 imgs = tensor2imgs(img_tensor, **img_metas[0]['img_norm_cfg']) 39 assert len(imgs) == len(img_metas) 41 for i, (img, img_meta) in enumerate(zip(imgs, img_metas)): File ~/.local/lib/python3.9/site-packages/mmcv/image/misc.py:34, in tensor2imgs(tensor, mean, std, to_rgb) 32 if torch is None: 33 raise RuntimeError('pytorch is not installed') ---> 34 assert torch.is_tensor(tensor) and tensor.ndim == 4 35 channels = tensor.size(1) 36 assert channels in [1, 3] AssertionError: show_result_pypot 사용 시 오류가 발생하는데해결방안이 있을까요?코드from mmdet.apis import show_result_pyplotimport cv2#brg image 사용img = cv2.imread("sample 이미지 위치")model.cfg = cfgresult = inference_detector(model, img)show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.3)결과/home/namu/.local/lib/python3.9/site-packages/mmdet/datasets/utils.py:66: UserWarning: "ImageToTensor" pipeline is replaced by "DefaultFormatBundle" for batch inference. It is recommended to manually replace it in the test data pipeline in your config file. warnings.warn(

안녕하세요 선생님!   BGD도 1:507 까지 모든 데이터를 순회하고 mini BGD도 사이즈를 나눠서 하지만 모든 데이터로 업데이트를 한다고 생각하는데 , 둘의 차이점이 무엇인가요?

선생님. 처음부터 쭉 듣다보니, 어느새 절반 이상을 듣게 되었습니다! 좋은 강의 감사드립니다. 1 x 1 convolution을 적용하면 왜 비선형성이 좋아지는지 궁금합니다. convolution은 시행할수록 비선형성이 항상 좋아지는것인가요??