안녕하세요 강사님 mmdetection 관련해서 이론적으로나 실무적으로나 항상 많은 도움 받고있습니다.  강의 내용을 바탕으로 mmdetection code를 작성하던 도중 질문사항이 생겨서요 ㅎㅎ   mmdetection Mask R-CNN 모델을 이용하여 추론결과 아래 사진과 같이  mask, bbox 두가지가 나타나는데 bbox위에 나타나는 title(coin) 대신 변수를 표시하고 싶습니다.  class name, confidence score 가 아닌 ID, pixel number를 표시하고 싶습니다.   제 코드는 다음과 같습니다.  img_name = path_dir + '/' + file_list[i] img_arr= cv2.imread(img_name, cv2.IMREAD_COLOR) img_arr_rgb = cv2.cvtColor(img_arr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2.imshow('img',img) fig= plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(img_arr_rgb) # inference_detector의 인자로 string(file경로), ndarray가 단일 또는 list형태로 입력 될 수 있음. results = inference_detector(model, img_arr) #추론결과 디렉토리에 저장 model.show_result(img_arr, results, score_thr=0.8, title= bbox_color=(0,0,255),thickness=0.5,font_size=7, out_file= f'{save_dir1}{file_list[i]}')   이 결과 추론되는 사진은 다음과 같습니다    아래는 mmdetection/mmdet/core/visualization/image.py에 있는 imshow_det_bboxes 함수입니다. 아래 함수가 시각화 해주는 함수여서 해당 함수를 수정하면 될 것 같은데  아무리 뜯어봐도 어디를 고쳐야할 지 도저히 감이 오질 않습니다 ...ㅠㅠ def imshow_det_bboxes(img, bboxes, labels, segms=None, class_names=None, score_thr=0, bbox_color='green', text_color='green', mask_color=None, thickness=2, font_size=13, win_name='', show=True, wait_time=0, out_file=None): """Draw bboxes and class labels (with scores) on an image. Args: img (str or ndarray): The image to be displayed. bboxes (ndarray): Bounding boxes (with scores), shaped (n, 4) or (n, 5). labels (ndarray): Labels of bboxes. segms (ndarray or None): Masks, shaped (n,h,w) or None class_names (list[str]): Names of each classes. score_thr (float): Minimum score of bboxes to be shown. Default: 0 bbox_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`):Color of bbox lines. The tuple of color should be in BGR order. Default: 'green' text_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`):Color of texts. The tuple of color should be in BGR order. Default: 'green' mask_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`, optional): Color of masks. The tuple of color should be in BGR order. Default: None thickness (int): Thickness of lines. Default: 2 font_size (int): Font size of texts. Default: 13 show (bool): Whether to show the image. Default: True win_name (str): The window name. Default: '' wait_time (float): Value of waitKey param. Default: 0. out_file (str, optional): The filename to write the image. Default: None Returns: ndarray: The image with bboxes drawn on it. """ assert bboxes.ndim == 2, \ f' bboxes ndim should be 2, but its ndim is {bboxes.ndim}.' assert labels.ndim == 1, \ f' labels ndim should be 1, but its ndim is {labels.ndim}.' assert bboxes.shape[0] == labels.shape[0], \ 'bboxes.shape[0] and labels.shape[0] should have the same length.' assert bboxes.shape[1] == 4 or bboxes.shape[1] == 5, \ f' bboxes.shape[1] should be 4 or 5, but its {bboxes.shape[1]}.' img = mmcv.imread(img).astype(np.uint8) if score_thr > 0: assert bboxes.shape[1] == 5 scores = bboxes[:, -1] inds = scores > score_thr bboxes = bboxes[inds, :] labels = labels[inds] if segms is not None: segms = segms[inds, ...] mask_colors = [] if labels.shape[0] > 0: if mask_color is None: # Get random state before set seed, and restore random state later. # Prevent loss of randomness. # See: https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/5844 state = np.random.get_state() # random color np.random.seed(42) mask_colors = [ np.random.randint(0, 256, (1, 3), dtype=np.uint8) for _ in range(max(labels) + 1) ] np.random.set_state(state) else: # specify color mask_colors = [ np.array(mmcv.color_val(mask_color)[::-1], dtype=np.uint8) ] * ( max(labels) + 1) bbox_color = color_val_matplotlib(bbox_color) text_color = color_val_matplotlib(text_color) img = mmcv.bgr2rgb(img) width, height = img.shape[1], img.shape[0] img = np.ascontiguousarray(img) fig = plt.figure(win_name, frameon=False) plt.title(win_name) canvas = fig.canvas dpi = fig.get_dpi() # add a small EPS to avoid precision lost due to matplotlib's truncation # (https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/15363) fig.set_size_inches((width + EPS) / dpi, (height + EPS) / dpi) # remove white edges by set subplot margin plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1) ax = plt.gca() ax.axis('off') polygons = [] color = [] for i, (bbox, label) in enumerate(zip(bboxes, labels)): bbox_int = bbox.astype(np.int32) poly = [[bbox_int[0], bbox_int[1]], [bbox_int[0], bbox_int[3]], [bbox_int[2], bbox_int[3]], [bbox_int[2], bbox_int[1]]] np_poly = np.array(poly).reshape((4, 2)) polygons.append(Polygon(np_poly)) color.append(bbox_color) label_text = class_names[ label] if class_names is not None else f'class {label}' if len(bbox) > 4: label_text += f'|{bbox[-1]:.02f}' ax.text( bbox_int[0], bbox_int[1], f'{label_text}', bbox={ 'facecolor': 'black', 'alpha': 0.8, 'pad': 0.7, 'edgecolor': 'none' }, color=text_color, fontsize=font_size, verticalalignment='top', horizontalalignment='left') if segms is not None: color_mask = mask_colors[labels[i]] mask = segms[i].astype(bool) img[mask] = img[mask] * 0.5 + color_mask * 0.5 plt.imshow(img) p = PatchCollection( polygons, facecolor='none', edgecolors=color, linewidths=thickness) ax.add_collection(p) stream, _ = canvas.print_to_buffer() buffer = np.frombuffer(stream, dtype='uint8') img_rgba = buffer.reshape(height, width, 4) rgb, alpha = np.split(img_rgba, [3], axis=2) img = rgb.astype('uint8') img = mmcv.rgb2bgr(img) if show: # We do not use cv2 for display because in some cases, opencv will # conflict with Qt, it will output a warning: Current thread # is not the object's thread. You can refer to # https://github.com/opencv/opencv-python/issues/46 for details if wait_time == 0: plt.show() else: plt.show(block=False) plt.pause(wait_time) if out_file is not None: mmcv.imwrite(img, out_file) plt.close() return img   감사합니다

선생님. 강의를 듣다보니, batch 크기와 관련하여 질문이 있습니다. 강의 말미에 GPU는 batch크기가 클수록 학습이 빨라져서 속도가 빠르다고 하셨습니다. 그렇다면, H/W의 성능이 좋다는 가정하에, batch 크기를 증가시키면 같은 결과지만 속도가 빨라지는 차이만 있는것인가요? 아니면, 학습을 시키는 적정한 batch 사이즈가 있는것인가요?

안녕하십니까 교수님 최근 진행중인 프로젝트 수행을 위해서 강의를 듣고 있는 학생입니다. 현재 depth camera 를 이용하는 딥러닝 프로젝트를 진행하며 여러가지 오픈소스를 찾던 중  ssd-mobilenet 을 PASCAL VOC 로 학습한 것과 같은 알고리즘 ssd-mobilenet를 사용하여 COCO dataset으로 학습된 것을 봤습니다.  만약 오픈 소스를 사용하는 입장이면(학습하는 시간을 고려하지 않았을 때) 무조건 데이터 분류가 많고, 사진 당 오브젝트 수가 많은 COCO 데이터셋이 학습된 소스가 좋다고 생각하는데 혹시 다른 차이가 있을까 궁금해서 이렇게 질문드리게 되었습니다 학습 분류가 많을수록 FPS 에 의한 차이가 있나요? 학습 분류가 많을수록 특정 사물에 대한 detection 성능의 차이가 있을 수 있나요? - 예를 들어 person 데이터만 필요할 때 PASCAL VOC, COCO 또는 open image 를 사용할 때 성능 차이가 발생하나요? 다른 차이가 있을까요? 강의는 항상 잘 듣고 있습니다. 덕분에 다양한 프로젝트를 진행하여 취업까지 연결할 수 있었습니다. 아직 반정도 남았지만 분발하여 꼭 완강하도록 하겠습니다.  감사합니다!!

  안녕하세요 종은 강의 잘 청강하고 있습니다.   Mmdetection mask RCNN 모델을 훈련시키려고 하는데, 강좌중 정확도와 재현성에 대한 강의를 보고 궁금증이 생겼습니다.   정확도와 재현성을 조정이라는 표현이 맞는지 모르겟는데, 정확도와 재현성중 사용자가 둘중 어떤 것을 높여서 교육시키는 것이 가능한지요?   가능하다면 훈련시 어떤 변수를 조정해서 훈련을 시켜야하는지요??   Mmdetection. Config 변수가 너무 많아서 좀 복잡한것 같은데... 이러한 부분은 어떤 문서를 봐야 이해가 될수 있을까요?? 홈페이지도 너무 광범위해서 초보자는 좀 헤매게 되는것 같습니다.   참. 그리고 혹시 tracking 에 대한 강좌 계획은 없으신지도 궁금합니다.    

안녕하세요. '딥러닝-컴퓨터비전-완벽가이드'를 수강하고 있는 고준규입니다. 다름이 아니라 정밀도와 재현율에 대해 질문이 있어서 글을 남깁니다.   COCO 데이터셋이나 Pascal VOC 데이터셋과 같이 성능평가로 검증된 데이터셋이 아닌 직접 object detection을 사용하여 문제를 해결하기위해 custom 데이터를 활용하여 데이터 라벨링을 하였습니다.   이 때, 모델의 평가를 진행하였는데, precision score (0.6)가 recall score (0.9)에 비해 낮은 결과를 얻는 것을 확인했습니다. 이를 자체적으로 분석해본 결과, 사람이 직접 라벨링을 하다보니 사람이 놓친 부분을 모델이 탐지하여 precision score가 낮아지는 것을 확인하였고 결론지었습니다. 이럴 경우, custom 데이터셋을 새롭게 수정해서 학습을 시켜야하는 것이 맞는 방법인 것으로 보이나 현실적으로 이를 수정하기에는 비용이 생각보다 많이 들 것 같아서 다른 방법을 생각해보고 있습니다.   혹시 이와 관련되어 조언을 얻을 수 있을까요?  

Dense Layer로 Fashion MNIST 예측 모델 구현하기 - 모델 설계 및 학습 수행 강의를 보다가 궁금중이 생겨 질문합니다.       1차원이던 label을 원핫인코딩을 해서 2차원으로 만들어졌는데 이유를 모르겠습니다.

Fast R-CNN 구현중에 가장 난감한 부분이 RoI pooling layer 였는데, 논문에서 보면 mini-batch를 이미지 2개에 roi box를 128개 사용한다고 써있더라구요. 그러면 학습할 때 입력 데이터로 이미지 2개 + roi box(region proposal된 roi)가 들어간다고 이해했습니다.  그런데 여기서 이해가 안되는 점이 여러개가 있습니다 . 1. 이론상 fast rcnn은 입력 크기가 정해지지 않아도 되는데, tensorflow 에서 pre-trained vgg16 모델을 사용하려면 입력 크기가 224x224x3으로 고정되어 있어서 결국 mini-batch를 구성할 때 입력 사이즈를 모두 224x224x3으로 맞춰줘야 하는건가요?  2. 이미지 + roi box가 입력으로 들어가면 multi input으로 인풋값을 동시에 두 가지를 분리해서 넣어줘야 하나요?  3. 마지막에 box regressor와 classifier에서 box regressor는 x,y, w,h 좌표를 output으로 / classifier는 K(클래스 개수) + 1(배경) 총 K+1개 output이 도출되어야 하는데 입력 데이터 구성이 이미지 데이터 + roi box에 주어진 target 데이터는 ground truth box여서 mini-batch 구성할 때 Pascal IoU 기준에 따라 ground truth box와 이미지당 roi box 64개를 roi 비교하여 0.5이상인 경우는 1 0.2이상 0.5 미만을 0으로 구성한 후에 학습을 해야 하는건가요?  여기서 예를 들어 클래스가 4개라고 가정했을 때 target 데이터는 [N, 64, 4] (N은 데이터 개수) 크기로 구성하는게 맞을까요? (64개는 roi 개수 4개는 클래스입니다)  추가 설명 : [1, 64, 4]라고 했을 때 1개 이미지에 해당하는 64개 roi 각각 4개 클래스 중 overlap되는 roi가 0.5이상 되는 경우 1을 추가하고 클래스가 강아지, 고양이, 사람, 배경이라고 했을 때 강아지가 2마리 사람이 1명 이면 [2, 0, 1, 0] 이렇게 target 데이터가 구성되는게 맞나요..? ㅠㅠ  4. Roi pooling layer에 들어가는 input값이, 14x14x256(input 크기가 224x224x3이라고 가정했을 때) feature map + roi 인걸로 이해 했는데, tensorflow 구현시 roi는 input으로 어떻게 넘겨 줘야 할지 모르겠습니다..ㅠㅠ  5. Pre-trained model로 imagenet 데이터로 학습된 vgg16모델을 쓴다고 했을 때, 만약에 한식 이미지를 detection 해야 하는 문제가 있으면 fine tuning 한 후에 적용해야 정확도가 올라가겠죠? pre trained 된 이미지와 새로 detection할 이미지가 유사한지 유사하지 않은지는 추론해보고 결과가 좋지 못하면 fine tuning을 해야겠다 판단하는 건가요 아니면 사전에 학습된 이미지와 새로 학습하거나 추론할 이미지와 유사성을 분석 해보고 fine tuning을 하나요..? 당연히 추론해보고 결과가 좋지 못하면 할것 같지만, fine tuning을 해야 겠다 판단하는 기준이 혹시 따로 있을지 궁금합니다    논문보고 이해가 안가는 부분은 블로그도 보고 이것 저것 참조하다 보니 엄청 헷갈리는 상태가 돼서 질문이 정갈하지 않는 점 양해부탁드립니다 ㅠㅠ 

안녕하세요. backpropagation과 gradient descent에 차이를 설명한다고 하면, gradient descent는 오류 값이 최소가 되는 weights를 방식이고, backpropagation은 gradient descent를 사용해서 weights를 업데이트 시키는 방식 중 하나인가요? gradient descet에 부분 집합이 backpropagation일까요??   감사합니다.

안녕하세요. 먼저 기본적인 질문 드리는 것 같아서 죄송합니다.. 6:39에서 40x50x512 와 1x1x9이 연산핸서 어떻게 40x50x9가 나오는건가요? 채널이 어떻게 줄었는지 이해가 안갑니다..   미리 감사드립니다.

선생님 안녕하세요, 공부를 하던 중 Internal Covariate Shift가 정확히 왜 개선 되어야 하는 문제인지 잘 모르겠어서 이렇게 질문을 남깁니다. 우선 제가 이해한 바로는 Covariate Shift란, 실제 데이터가 True function이라는 분포를 따른다고 할 때 아래와 같은 경우에서 발생한다고 이해했습니다.  우리가 train data를 샘플링 할 때 true function의 큰 틀은 따르지만 조금 다른 분포에서 샘플링을 하고 이를 사용해서 모델을 훈련시킬 경우, 학습 모델은 True function과 전적으로 겹칠 수 없게 됩니다. 따라서 test data를 train data가 커버하고 있지 않는 true function 영역에서 추출하게 된다면 학습시킨 모델은 잘 맞지 않게 될 것이고, 이는 학습용 데이터와 테스트 데이터의 분포가 서로 달랐기 때문에 발생한 문제라고 이해했습니다.   Internal Covariate Shift란, 위와 같은 문제가 어떤 레이어의 출력이 다음 레이어의 입력으로 들어갈 때 일어나는걸로 이해했습니다. 딥러닝 특성상 한 레이어당 많은 파라미터가 존재하고 비선형적인 활성화 함수를 사용하기 때문에 A 레이어에 입력이 Z-mean scaling된 데이터가 들어온다고 해도, weighted sum과 활성화 함수를 거쳐서 B 레이어의 입력으로 들어가는 값들은 A 레이어의 정규화된 입력 분포와는 다른 분포를 가지고 있게 될 것입니다.   제가 생각하는 Internal Covariate Shift의 단점은 훈련 속도가 느려진다는 부분입니다. B 레이어의 입장에서는 A 레이어의 가중치 값이 바뀔 때마다 들어오는 입력의 분포가 달라지기 때문에 지속적으로 적응(마땅한 표현이 떠오르지 않네요 ㅠ) 해나가야 해서 결국 최적해를 찾기까지는 오랜 시간이 걸릴 것 같습니다. 이러한 문제는 네트워크가 깊어질수록 입력층에 가까운 레이어와 출력층의 가까운 레이어가 받아보는 분포의 차이는 더 크게 될 것이고, 때문에 입력층에 가까운 레이어의 가중치에서 미세한 조정이 발생해도 출력층에 가까운 레이어의 가중치에서는 상당한 임팩트의 영향력을 끼칠 수 있다고 생각이 되어 네트워크가 안정적으로 수렴하기에 어렵다고 생각됩니다.   Training 과정에서는 위와 같은 부분이 문제라고 생각되는데 혹시 제가 잘못 이해한 부분이 있다면 지적 부탁드리겠습니다 선생님.   그리고 문서들을 쭉 찾아보니까 test시에도 training 과정에서 사용했던 분포와 test 할 때 사용하는 이미지 데이터의 분포가 다르기 때문에 성능 차이가 발생한다고 하는데 이 부분이 잘 이해가 안갑니다. 어차피 테스트 할 경우에는 training 할 경우와 세부적으론 다르지만 큰 틀에서는 비슷한 분포의 데이터를 사용하는데,  이러한 gap을 줄여주기 위해 training을 돌리는게 아닌가요?    항상 감사드립니다 선생님.   이와 겹치는 부분이 있지만 결국에는 다른 

- 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. 권철민 선생님 안녕하세요, 딥러닝 cnn 완벽 기초 강의를 모두 수강 하고 복습을 하던 중에, 활성화 함수의 전반적인 개념, 특히 ReLu 함수에 대해 질문이 있습니다.   우선 활성화 함수가 필요한 이유는 모델의 복잡도를 올리기 위해서라고 이해했습니다. 단순 퍼셉트론에서 XOR 문제를 해결할 수 없었던 문제를 해결하기 위해 MLP가 등장했고, 여기에서 step function이 활성화 함수로 사용되어 이전 층의 결과값을 함수에 집어 넣어 다음 층으로 전달하는 역할을 맡게 되었습니다.   하지만 MLP를 넘어 더 많은 히든 레이어를 쌓아 올리는 DNN의 경우, 선형 함수의 특성상 이를 여러번 겹쳐서 쌓아 올려도 결국에는 하나의 선형 함수로 표현할 수 있기 때문에 복잡도를 올리기 위해 레이어를 더 쌓는 의미가 없다고 이해했습니다.(물론 이렇게 쌓을 경우 레이어마다 가중치가 생기기 때문에 아예 의미가 없다고는 할 수 없겠으나, 모델 자체의 복잡도를 올리기 위한 목적에는 부합하지 않는다고 생각하고 있습니다). 단순한 퍼셉트론을 넘어 다층 퍼셉트론에서는 기존의 단층 퍼셉트론만을 활용했을 때는 풀 수 없었던 복잡도의 문제 해결이 가능해졌지만, 동일한 방법으로는 아무리 레이어를 쌓아도 더욱 복잡한 문제는 풀 수 없었습니다.   때문에, 더욱 복잡한 문제를 풀기 위해서 모델의 복잡도를 올리기 위해서는 선형 활성화 함수를 여러개 사용하여 쌓아도 결국 하나의 레이어를 사용하여 나타낼 수 있는 상황을 막아야 하기 때문에 이와 반대로 비선형 활성화 함수를 사용한다고 이해하고 있습니다.   비선형 활성화 함수들의 예시로 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트와 같이 shape 자체가 비선형인 함수들이 각광받았는데, 작은 미분값으로 인해 깊은 네트워크로 갈수록 역전파 과정에서 발생하는 Gradient Vanishing 문제, 그리고 양극단으로 값이 모일수록 명확성이 떨어진다는 단점때문에 히든 레이어의 활성화 함수로는 더는 차용되지 않는다고 이해하고 있습니다.   이러한 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 대부분의 은닉층에서는 활성화 함수로 ReLu함수를 사용한다고 이해하고 있는데요, 렐루 함수일 경우 ReLu(-1) + ReLu(1) != ReLu(-1 + 1)이기 때문에 비선형 함수이지만, (음의 무한대, 0] 그리고 [0, 양의 무한대) 구간에서는 선형이라고 알고 있습니다. 이를 고려한다면 ReLu 함수는 비록 전체 구간에서는 비선형 함수이지만, 대부분의 구간에서는 선형 함수인데 이러한 부분을 고려할 때 어떻게 ReLu 함수를 사용할 때 저희가 시그모이드와 같은 함수에서 기대하는 것과 같은 비선형적인 특성으로 모델의 복잡도를 올려줄 수 있는것인지 직관적으로 잘 와닿지가 않습니다.   또한, CNN 연산 적용 후 ReLu 함수를 적용하는 부분이 궁금합니다. 이미지의 특정 영역에 filter값을 곱해서 특정을 추출하는 feature extracting 과정에서 합성곱 연산의 값이 크게 나올수록 이미지의 해당 영역이 해당 필터가 추출하고자 하는 값(가로, 세로, 커브 모양 등등)을 강하게 나타내고 있다고 이해하였는데요, 그렇다면 이렇게 추출되서 생성된 새로운 feature map에 ReLu 함수를 적용하는 이유는 모델의 복잡도를 올리기 위해 비선형적인 함수를 추가하는것 뿐만 아니라 예를 들어서 가로 선을 추출하기 위한 필터를 통과했을 경우, 값이 커서 가로에 해당할 확률이 높은 부분은 그대로 유지하되, 음수로 결과가 나와 가로의 특성과는 전혀 맞지 않는 특성을 모두 0으로 만들어서 가로 특징이 없다고 정리하는 역할 또한 존재할까요? 혹시 제가 놓친 ReLu 함수를 CNN의 활성화 함수로 쓰는 이유가 있다면 지적 부탁드립니다. 이미지의 픽셀은 0~255의 값으로 구성된다고 알고 있는데 음수일 경우도 존재할까요? 만약 합성곱 연산의 결과로 음수값이 나왔다면 어떻게 해석하는지 궁금하고 또 이럴 경우 filter의 weight가 음수로 크게 설정되어 있어서 발생하는 경우인지도 궁금합니다.   그리고 CNN 모델의 진행 과정에서, 입력층과 가까운 Conv layer일수록 이미지의 edge, textile같은 low level 특징을 추출하는 것에서 출력층과 가까울수록 더욱 더 추출된 특징들을 일반화 시킨다고 이해했는데 제가 맞게 이해했을까요? 마지막으로 그렇다면 이때 각 filter마다 이미지 안에 가로, 세로, 혹은 다양한 모양들의 곡선적인 특징들이 존재하는지에 대해 추출하는 역할을 담당하게 될것이라고 예상되는데, 이렇게 필터마다 작업이 할당되는 자세한 로직이 알고싶다면 어떤 분야에 대해 더 공부해보아야 할지 추천 부탁드리겠습니다.   현재 머리속에서 너무 많은 부분들이 정리가 안되어서 글이 장황해진점 너무 죄송합니다. 혹시 제가 어떤 의도로 질문을 드린건지 잘 파악이 안되시는 부분이 있다면 풀어서 써보겠습니다.   항상 감사합니다 선생님!                        

강의 듣는 중 질문이 있습니다. 저는 사람을 인식하는 프로젝트를 만드는 중입니다. 제가 생각하고 있는 학습 방법의 과정은   1) 맨처음 학습=> 우수한 학습모델을 가져와서 3가지의 객체를 인식하는 데이터를 학습시킨다 (이번 강의로 감을 잡음)   2) 1에서 학습된 모델을 사용하다가 인식할 객체의 추가를 위해 1의 모델을 load후 추가로 객체의 데이터를 추가학습시킨다 (지속적으로 label을 추가 시킬수 있는 모델을 만드는것이 목적)   질문) 2번과정에서 추각 학습을 할때 추가시킬 데이터만 학습을 시키면 되는건가요? 아니면 모든 객체를 처음부터 다시 학습시켜야 하나요? => 제가 원하는 방향은 추가 데이터만 학습을 시켜도 기존에 학습시켯던 label과 추가 label을 전부 검출하는것 입니다.

안녕하세요   이미지 데이터를 가지고 학습 및 평가를 하고 있습니다.   모델 별(ResNet, Inception 등) 전이학습을 하고 있고 데이터수는 Train(약 2000장), Valid(약 250장), Test(약 250장) 정도로   구성되어 있습니다. 이 때 질문을 드리고 싶은 것이 몇가지 있는데 초보라 모르는 것이 많아 문의를 드립니다.   많은 조언 부탁 드립니다.   1. 다음과 같이 Valid Accuracy나 Loss 가 위아래 편차가 굉장히 심한데 어떤것이 문제이며 무엇을 바꿔야 하는지 궁금합니다.   2. 위와 같은 경우에 Accuracy를 몇이라고 해야 하는 것일까요? 평균 or 최대값 or 최소값?   3. Keras(tensorflow)를 사용하여 수행중인데 Train, Valid 등은 API내에 예제가 많이 있는데 Test(Evaluation?)에 관한 코드는 잘 없는데, 보통 Valid 까지 수행하나요 아니면 Evaluation 까지 진행해야 하는 것일까요?   4. Keras API를 사용해서 전이학습을 진행중인데 아래와 같이 conv_base에서 include_top=False, conv_base.trainable=False로 해도 전이학습의 효과가 있는 것인지, conv_base의 특정 Layer 부터 동결 혹은 학습을 할 수 있는 방법이 있는 것인지 궁금합니다.     감사합니다.

다른 모델 강의와 다르게 최종 Evaluation 과정이 나와있지 않아 질문드립니다. 테스트데이터도 TFRecord 형태로 변환한 뒤 tf2의 eval.py 혹은 efficientdet_keras_test.py 모듈을 사용하면 되는 것인지, AutoML EfficientDet 모델의 Evaluation 과정을 어떻게 진행하면 되는지 알고싶습니다.    

회사 내 보안 이슈 있는 이미지를 사용하려 하는데 서버형은 접속이 안되 사용이 불가합니다. 혹시 CVAT를 설치해서 외부 서버 없이 사용할 수 있는 방안이 있을까요?   감사합니다.

계속 이해해보려고 구글링했는데 뭔가 속시원게 해답이 안나와서 한번만 더 질문하겠습니다. ㅜㅜ 지난강의에서 피처맵의 그리드포인트 마다 앵커 9개를 매핑한다고 하셨는데, 이번 강의에서 RPN 네트워크는 피처맵을 이진 분류 하기 까지 그리드포인트 매핑과정이 없어서 뭔가 연결이 잘 안되는 것 같습니다. 다른 문제는 5:50초에 40x50x9 는 그리드포인트마다 9개의 앵커박스를 나타내는 것이고, 앵커박스마다 FG인지 BG인지 판단한다고 하셨는데, 제 머리로는 1x1 컨볼루션을 하고 9output을 뽑는다는게 잘 이해가 안되는 것 같습니다. 1x1 컨볼루션은 차원의 축소를 하는 역할을 하는것인데 9가지 모양의 그리드를 어떻게 1x1 컨볼루션 40x50피처맵 포인트마다 연결을 시키는 것인지 잘 이해가 되지 않습니다...ㅜㅜ

안녕하세요. 강의 4분 40초경부터 설명이 시작되는,  Ground Truth로만 학습한다는 것이 잘 이해가 되지 않아 질문 올립니다. IOU를 구하기 위해서는 G.T값 이외의 비교 대상이 필요하다 생각하는데,  class를 G.T로만 정한다는 것이 이해가 잘 안되네요.. 답변해주신다면 정말 감사하겠습니다!

안녕하세요 교수님 강의를 열심히 듣고 있는 학생입니다. 다른게 아니고 input image size를 왜 (224,224)를 쓰는지 궁금합니다. VGG도 그렇고 GoogleNet도 그렇고 왜 224를 쓰는 건가요? VGG논문을 다 읽어봤지만 그거에 대한 명확한 답을 찾지 못했습니다. 다양한 이미지를 crop하기 위해서 224로 설정했다는 답변을 본적은 있지만 왜 굳이 224인지는 이해하지 못했습니다. 혹시 말씀해주실 수 있을까요?

안녕하세요? 항상 좋은 강의 감사드립니다. CNN 을 여러가지 소스로 공부하고 있었지만 중간중간 막히는 부분이 많았었는데, 본 강의를 들으며 하나씩 뚫리는 기분이 듭니다. ImageDataGenerator 인스턴스의 flow_from_directory 메소드 에서 사용되는 target_size 인수에 대한 질문입니다.   본 기능을 통해 variety 한 이미지 손쉽게 사이즈들을  단일 사이즈로 통일시켜서 모델에 input 시킬 수 있을 듯 한데요, 예를 들어 input 이미지가 256 X 1024 등과 같이 세로로 wide 하게 찍은 사진인 경우도 224 X224 로 짜부해서 강제로 맞추는 방법인 것으로 이해하면 되는지.. 문의드립니다. 만약 그렇다면 그 방법 자체가 agumentation 이 적용된 것과 같은 효과가 되는 것은 아닌지요..? 이미지가 왜곡되어 학습을 어렵게 한다는 측면에서는 over fit 에 유리한 부분도 있겠지만 사진의 특징을 잡아내는데 어려움을 주게 되고, 모델 성능에 한계를 주는 요인이 될 수 있지 않을까 싶어서요 아직은 잘은 모르고... 개념적으로만 들은 keyword 이지만,  segmentation 과 같은 방법으로 전체 이미지 중에서도 관심을 가지는 특정 부분을 잡아낸 이후에 target_size=(224, 224) 와 같이 설정하는 방법이 예측성능 측면에서는 더 좋을 것 같기는 한데요... 제가 이해한 것이 맞을지 문의드립니다. 

선생님 안녕하세요, 항상 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라, 해당 강의에서 다룬 pretrained된 모델을 기반으로 classification level만 바꾸어 훈련할 때, pretrained 되어 저희가 가져온 부분에 해당하는 가중치들은 변화하지 않고 오직 저희가 마지막에 추가한 레이어들에 속해있는 가중치들만 학습이 되는걸까요?   전이 학습을 사용할 때 이미 학습된 가중치들을 가져와서 가중치 초기화를 할 때만 이용할 수도 있다고 언급 하셨어서 이 코드에서는 어느 범위까지 미리 학습된 가중치들을 활용하셨는지 궁금합니다.   또 만약에 pretrained된 레이어에 해당하는 가중치들은 변화하지 않고 오직 저희가 새로 추가한 레이어에 해당하는 가중치들만 경사 하강법을 통해 계속 업데이트 되고 있다면, 기존 코드들에 비해 실행 시간이 훨씬 오래 걸리는 이유가 그만큼 back propagation 과정이 길기 때문이라고 이해해도 될까요?   감사합니다!