실습파일을 안내해주신 사이트에서 확인할 수가 없습니다.확인부탁드립니다.

실습 파일 예제를 받고 싶은데 안내해주신 사이트에는 없습니다.확인부탁드립니다.

SPP Layer의 경우 여러 Spatial Bins를 사용하여 이미지의 작은 부분부터 큰 부분까지의 정보를 취합하는 것으로 이해했습니다. 또한 ROI Pooling Layer의 경우 SPP Layer에서 Level이 1인 Bins만 적용하는 것으로 이해했습니다. 여기서 의문이 드는 것이 여러 정보를 종합적으로 취합한 SPP Layer가 ROI Pooling Layer보다 성능이 뛰어날 것으로 (직관적으로) 생각이 드는데, Fast RCNN에서 ROI Pooling을 선택한 이유가 궁금합니다.  실험적인 결과로 ROI Pooling을 선택했겠지만, ROI Pooling이 SPP Layer보다 Object Detection에서 우수한 성능을 보이는 이유가 궁금합니다!

각 freture map 의 이미지 조각 갯수를 더하고 여기에 마지막에 3을 곱해주는데 여기에 대해서 좀 더 설명 부탁 드립니다.

여기서 네트워크를 구성할 때 맨 마지막에 sigmoid를 태운 후에 마지막에 또 Softmax를 태우는데, 이렇게 할 거면 애초부터 네트워크의 마지막단을 sigmoid가 아닌 softmax를 태우면 되는 거 아닌가요?왜 sigmoid를 거친 후에 softmax를 태워야 하는 것인지 알 수 있을까요?

Ultralytics Yolo 실습 - 01 의 옥스포드 pet 데이터를 가지고 테스트 부분 따라하고 있습니다. 그런데 test.py가 없다는 오류가 뜹니다. test.py는 어느 단계에서 어떤 코드에 의해 만들어진 건가요?

"NMS의 이해" 편 5:40에서 "Confidence score가 높을수록, IoU Threshold가 낮을수록 많은 Box가 제거된다"라고 말씀하셨는데,Confidence score가 아닌, Confidence threshold가 아닌지 질문 드립니다. 

 실습의 실행하기를 따라해보면 추론은 되지 않고 실행결과에 다음과 같은 문구가 들어있어요. 왜 실행이 안되는 걸까요?AttributeError: Can't get attribute 'SimConvWrapper' on <module 'yolov6.layers.common' from '/content/gdrive/MyDrive/yolo/YOLOv6/yolov6/layers/common.py'>

엔비디아 gpu내장안되어있으면 gpu사용이 안되는건가요? 제 노트북은 Intel Arc TM Graphics 입니다.

안녕하세요 mmdetection을 설치하려고 하는데로컬에 있는 GPU를 사용해서 학습을 해보려고 합니다.코랩에서 제공하는 GPU 말고 로컬의 GPU를 사용할 수 있는 방법이 있을까요?

선생님 ㅠ저는 노트북 카메라 화면을 가져오려고 해서 index는 0으로 기입했구요.try 구문에서 CvCapture.FromCamera 가져올 때부터 결과가 null이더라구요.Exception 메시지를 확인해보니까, "OpenCvSharp.CPlusPlus.NativeMethods'의 형식 이니셜라이저에서 예외를 Throw했습니다." 라고 하는데, 이 문제는 어떻게 해결해야 하나요?? ㅠ

안녕하세요 선생님시간과 체력이 더 많았으면 좋겠다는 생각이 들 정도로 강의를 너무 재밌게 보고 있습니다Mini batch Gradient Descent 이론 편에서 Mini batch Size에 비례하지 않는다는 설명을 보았는데요.물론 병렬처리를 하기 때문에 정비례하지 않겠지만 GPU에 올릴 수 있는 최대 데이터양이 100개라고 가정한다면 미니배치를 200, 300, .. 이런 식으로 키운다면 미니 배치크기에 따라 비례하는 것은 맞지 않나요?혹시 제가 잘못 생각하고 있다면 말씀해주세요  감사합니다!

안녕하세요?: 선생님강의 정말 재밌게 잘 보고 있습니다.강의 내용 중에 Huber Loss는 전미분이 한 번밖에 되지 않는다는 단점을 언급해주셨는데요Gradient Descent를 적용할 때는 weight에 대한 편미분만 적용하기 때문에 역전파 시에는 무관한 거 아닐까요?따라서 Epoch를 2 이상의 숫자를 두고 학습하는데 전혀 지장이 없는 거 아닌가요?왜 전미분이 1번만 된다는 게 단점이 된다는 것인지 이해가 잘 되지 않습니다. 

안녕하세요, 강의자료가 어디있는지 모르겠어요.다른 질의응답 글 보고 구름모양 다운버튼을 찾아봤는데 안보여요ㅠㅠ

[모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트강의 자료 어떻게 받나요? https://www.creapple.com에 들어가봐도 자료가 없습니다.

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

강사님, 본 강의 들으면서 정말 많은 도움을 받고 있습니다. normalization 에 대해서 이렇게 상세하게 설명해 준 온라인 강의는 본 적이 없네요 🙂 CNN 을 기반으로 하되 모델 파라메터도 엄청 크고, 데이터셋 크기도 매우 큰 경우, 예를 들어 3D Unet 을 구성해서 3차원의 고해상도 (256 x 256 x 256) 이미지를 input 과 output 으로 사용하다보니 GPU 메모리를 너무 많이 잡아먹어서 batch 에 복수의 샘플을 적용하지 못하고 하나의 batch 에 단일 샘플만 적용하는 경우를 study 하고 있는데요, BatchNormalization 을 적용했을 경우 오히려 학습이 잘 안 되는 것 같아서 Normalization layer 를 야예 제거한 후 모델 학습 진행 중이었습니다. 경험적으로 했던 것이었지만 본 강의를 보다 보니 그 이유가 조금 이해가 되기도 하는데요, 이와 같이 batch size 가 극단적으로 작은 경우에 Normalization layer 을 적용 안하는게 더 좋을 수 있나요? 혹은 설명해 주신 table 에 나와 있는 것 처럼 Group Normalization layer 나 Instance Normalization을 적용하는 것이 개념적으로 더 나은 방법일까요? (설명을 들었을 때는 Group Normalization 을 적용하는 것이 필요한 상황으로 이해가 되기도 하는데.. 제가 이해한 것이 맞는지 확인 부탁드립니다 ^^;) 그리고 Group Normalization 에서 "Group" 의 의미가 무엇인지 잘 와닿지가 않아서 (Batch 나 Width, Height, Sample Number 이외에 그룹이 될 수 있는 경우가 무엇인지가 잘 이해가 되지 않습니다.) ... 요 부분에 대해서 좀 더 설명해 주시면 감사드리겠습니다!

- 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..!

안녕하세요, 수업 설명 감사드립니다. cnn이 아닌 일반적인 fully connected NN (multi-layer perceptron) 에서 혹시 batch/instance/layer normalization 을 어떻게 계산하는지 설명을 부탁드려도 될까요 (그림으로 표현해 주시면 더 좋을거 같습니다.)MLP에서라면 small c가 특정 hidden layer의 node/unit에 대응될거 같고 large C가 layer 전체를 표현할거 같은데, H,W는 무엇인지 이해가 잘 되지 않습니다. 특히, MLP에서 instance normalization의 평균/분산을 구할 수가 있을지 궁금합니다 (단일 값 하나일거 같은데..)강사님께서는 어떻게 생각하시는지 알려주시면 감사드리며, 제가 잘못 이해한 부분이 있으면 코멘트 부탁드리겠습니다. 추가로 하나만 더 질문드리고 싶습니다.강의안에서 x_nhwc는 벡터일까요? 아니면 scalar 값일까요? Normalization의 경우에 feature간 (예, 인풋 변수) 평균도 구하는지, element-wise로 구하는지 궁금해서 여쭤봅니다.바쁘실텐데 시간내주셔서 미리 감사드립니다.

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