강의자료는 따로 없나요?

# 아래를 수행하기 전에 kernel을 restart 해야 함. from mmdet.apis import init_detector, inference_detector import mmcv /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/mmcv/__init__.py:20: 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. warnings.warn( --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-635200d92710> in <cell line: 0>() 1 # 아래를 수행하기 전에 kernel을 restart 해야 함. ----> 2 from mmdet.apis import init_detector, inference_detector 3 import mmcv 5 frames /usr/lib/python3.11/importlib/__init__.py in import_module(name, package) 124 break 125 level += 1 --> 126 return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) 127 128 ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory --------------------------------------------------------------------------- NOTE: If your import is failing due to a missing package, you can manually install dependencies using either !pip or !apt. To view examples of installing some common dependencies, click the "Open Examples" button below. --------------------------------------------------------------------------- mmdetection 임포트 문제발생합니다.

 import torch data1 = torch.DoubleTensor([ [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] ]) print (data1.shape, "높이(k):", data1.size(0), "너비(n):", data1.size(1), "깊이(m):", data1.size(2))위와 같이 예제 코드를 보다 의문이 들어 문의 남깁니다.기존에 배웠던 넘파이 데이터 구조에서와 마찬가지로 생각했는데,여기 텐서에서도 순서가 깊이(depth) - 높이(row) - 너비(column) (2, 2, 3) 순이 아닌지 하여 질문 드립니다.혹시 제가 오개념을 잡고 있다면, 알려주시면 정말 감사하겠습니다!

안녕하세요 강의 정말 잘 듣고있습니다!다름이 아니라 기존에는 잘 작동되었던 mmdetection 다운이 갑자기 안되서 말씀드립니다.열심히 구글링해봤는데 안나와서 여기에 올려봅니다.torch와 torchvision 설치시에 error가 발생합니다.여기서 발생하는 error는 pip depency에러가 아닙니다.최종적으로 mmdet.apis 호출에 error가 발생합니다.에러 내용은 import error로 "ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory" 이렇게 나타납니다.

- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.)- 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~- 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 파이토치 실습 코드 부분 수강시 마다,강의와 동일하게 torch.FloatTensor 메서드를 쓰는데도  강의에서 나오는 출력값 : tensor([2.1218e+28, 1.8070e+29, -4.3554e+28]) 실제 출력값 : tensor([0., 0., 0.])  계속 위와 같은 결과가 나옵니다. 타 웹페이지를 검색해봐도 나오지 않아, 원인 및 조치방법 문의드립니다.

이상한 사이트로 접속이 되네요

dataset.yaml 은 애노테이션인가요?

video 에서는 inference 점수가 0.35와 같은것도 추론이 되는데 실제로 이러한 낮은 추론 점수가 실제로도 쓰이거나 의미가 있다고 볼 수 있나요?

- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.)- 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~- 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하십니까? 선생님 강의를 여러개 꾸준히 듣고 있는 학생입니다.처음하는 딥러닝과 파이토치 강의를 들으며 강의자료에 필기를 하고 싶은데 다운로드가 불가능하여 학습에 조금 불편함을 느끼고 있습니다. 드라이브 강의자료 다운로드 권한을 구매자에 한에 풀어주실순 없으실까요?

- 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 정말 잘 듣고있습니다.교수님의 fast api를 듣고싶은 수강생인데 환경때문에 어디다가 질문해야할지 고민하다가 여기다가라도 써봅니다.(죄송합니다.)저는 인공지능을 활용해 제가 원하는 앱, 웹을 만들고 싶은 꿈을 가지고 교수님 강의를 들으며 공부하고 있습니다.그러던 중 여기까지 오게 되었고(머신러닝 완벽 가이드 -> cnn -> object detection) 다음 강의로 fast api 강의를 듣고자 합니다. 여기서 질문을 드리겠습니다. 제가 현재 군인으로 사지방에서 공부를 진행하는데 github의 codespace 환경만으로도 수행하는데 문제는 없을까요?sql, html에 대해서는 아직 공부를 안해봤는데 어느정도의 지식을 알아야 할까요? 

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.종합실습에서 모델을 만들고 돌린 후에 모델 평가 코드를 실행했습니다. 다른 지표는 이전 실습(강의)에서 했던 것과 비슷하게 나왔습니다. 하지만 MAPE 지표는 엄청 큰 값이 나왔습니다. 예)MAPE : 352267848908800.0혹시 몰라서 참조답안 코드도 전체 실행하고 MAPE 지표를 확인했고 마찬가지로 (MAPE : 380158091460608.0 ) 엄청 큰 값이 나왔습니다. 왜 이렇게 큰 값이 나온 걸까요?chat한테 물어보니까 다음과 같은 답변을 받았습니다. MAPE 값이 매우 큰 것은 비정상적입니다. 일반적으로 MAPE는 100% 미만의 값을 가집니다.이렇게 큰 MAPE 값은 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다:실제값 중 0 또는 0에 매우 가까운 값이 있어 분모가 극히 작아진 경우데이터 스케일링 문제로 인해 예측값과 실제값의 차이가 극단적으로 큰 경우계산 과정에서의 오류이러한 MAPE 값은 신뢰할 수 없으며, 데이터나 모델에 문제가 있을 가능성이 높습니다. MSE와 MAE는 상대적으로 합리적인 값을 보이고 있으므로, MAPE 계산 과정이나 데이터를 재검토해볼 필요가 있습니다.

그 이미지일 확률은 어떻게 계산되는건가요? PCO * IOU 가 Ci가 되는데 어떻게 결정되는건가요?

이러한 에러가 발생하는데 왜 일어나는건가요?

여러번 다시 했는데 아래와 같은 에러가 발생하네요kernel 을 다시하니까 되는데 왜 그런건가요? 무엇때문에 생기는지가 궁금합니다.

안녕하세요. 설명을 너무 잘해주셔서 Transformer에 대한 이해도가 높아졌습니다. 감사합니다.강의 중 이해안되는 부분이 있어 질문드립니다. "Char Level GPT 만들기"강의 중 MaskedMultiheadAttention 클래스 선언 부분의 attention 객체 만드는 부분의 매개변수가 이해가 안갑니다.  Class MaskedMultiheadAttention(nn.Module): def init(self, embed_dim, num_heads): ... self.attentions = nn.ModuleList([MaskedSelfAttention(attention_dim, attention_dim) for in range(num_heads)] ... 위에 attention 객체 생성할 때 입력단자로 attention_dim이 들어가게 되는데 embed_dim 이 들어가야 하는게 아닐까요? 선택사항이라고 하기에는 TrnsformerDecoderBlock 클래스 선언한 걸 보면 layer_norm1을 emed_dim으로 설정해서 그래도 맞지 않는 것 같아서요. 답변 부탁드릴게요! 

fast RCNN의 경우에는 selective search 기반이고faster RCNN의 기준에는 RPN(anchor box)를 사용하게 되는데 두개의 연산차가 이러한 속도와 정확도 차이에 큰 영향을 미치는건가요?

안녕하세요 선생님. 질문이있습니다. 1. 결국에는 Anchorbox 중에서 가장 확률이 높은 anchorbox의 x, y 좌표를 loss 기반으로 학습시키는걸로 이해를 했는데 맞나요?2. 그러면 그렇게 수정된 anchorbox는 변한채로 남아서 다음학습 때 수정된 anchorbox 좌표가 또 학습되고 이런식인가요?

강의 중 말씀하신 훈련세트를 다시 채우는 과정에서 이미 사용한 샘플을 훈련세트에 채우고 다시 훈련을 하는 식으로 훈련을 반복하는 것인가요?

FeatureMap 단에서는 이 이미지에 대한 정보를 가지고 있지 않은데 어떻게 Bounding Box Regression 이 학습되는지 모르겠습니다. CNN 처럼 Loss 를 기반으로 Back Propagation 과 같이 자동으로 weight가 업데이트 되려면 기준이 있어야 하는데 여기서 FC layer를 거쳐서 레이블이 할당되지 않았음에도 불구하고 어떻게 해당 좌표들이 구해지고 업데이트 되는지 모르겠습니다.

안녕하세요, 수업 정말 잘 들었습니다 🙂 하나 궁금한 건,vgg19 의 features 및 classifier 를 확인해보니, """(features): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (1): ReLU(inplace=True)... (34): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (35): ReLU(inplace=True) (36): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)(classifier): Sequential( (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True) (1): ReLU(inplace=True)"""이렇게 생겼더라구요. 입력 이미지의 원래 width, height 를 X 라고 했을 때,vgg19 에서 다섯 번의 maxpool2d 및 Conv 레이어를 거치며,최종적인 width, height, channel 은 X/(2^5), X/(2^5), 512 이 될 것 같고,이게 Fully Connected Layer 의 입력 unit 25088 개와 같은 숫자가 되려면,X = 224 가 맞는 것 같은데, 강의 코드에서 512 로 설정하신 이유가 특별히 있으실까요?