파이썬 텐서플로우 설치하기 영상을 보고 있는데  RBP_DL01_Raspberry pi install ? Edited (영상에 나와있는 해당문서)  해당 문서는 어디에 있나요? 강의자료 다운받은 곳에는 없는거 같습니다.  제가 받은 자료는 아래와 같습니다. 이거말고 다른곳에서 더 추가로 받아야 하나요?  

- 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. 강의 정말 잘 듣고있습니다!resnet을 공부하던 중 궁금증이 들어서 그런데 residual block과 identity block은 같은 말인건가요??

실습파일을 안내해주신 사이트에서 확인할 수가 없습니다.확인부탁드립니다.

실습 파일 예제를 받고 싶은데 안내해주신 사이트에는 없습니다.확인부탁드립니다.

- 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. 어느정도 찾아본 결과 옵티마이저는 최적의 파라미터를 찾아주는 알고리즘을 뜻한다고 합니다.그런데 제가 듣기로는 경사하강법도 비슷한 개념인 것 같습니다.그렇다면 옵티마이저 안에 경사하강법과 monentum, adagrad 등등 다 포함되는 건가요?

안녕하세요! 양질의 강의를 제공해주신 덕분에 잘 들으며 공부하고 있습니다.다름이 아니라 캐글 노트북 환경에서 계속 실습을 하다가 UX/UI가 변경되어서 그런지 환경이 좀 불편해서 그냥 코랩이나 주피터 환경에서 GPU로 세팅하고 실습해도 상관없을지 궁금해서 질문드립니다감사합니다. - 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.

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!

안녕하세요.좋은 강의 잘 듣고 있습니다! 중간에 궁금한 점이 생겨서 질문 남깁니다. 현재, 사전 학습된 모델의 가중치를 불러와서 파인 튜닝을 진행하고 있습니다. 이 과정에서 입력 이미지 크기에 따라 실험을 진행중인데, VGG16의 입력 이미지 크기는 기본값이 224x224로 알고 있습니다.  만약, 제가 가진 데이터가 128x128의 형태를 띄고 있는 이미지라면, input_size를 128x128로 구성해줘도 기존의 사전 학습된 가중치를 불러와 쓸 수 있지 않나요? 기존의 DNN과 달리 CNN 모델들은 필터에 가중치를 적용하여 계산하므로 입력 이미지 크기에 상관없이 사전 학습된 가중치를 불러와 사용할 수 있다고 생각합니다.  제가 생각한게 맞는지 궁금해 질문 남깁니다. 감사합니다. 또한, 만약 제 생각이 틀리다면 위와 같이 128x128 이미지를 입력 사이즈로 주었을 때, 모델은 이를 어떻게 224x224로 만들어 학습하는지 궁금합니다. 감사합니다.

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

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?

안녕하세요.먼저 좋은 강의 감사합니다. 강의를 듣는 중에 궁금한 점이 몇가지 생겨 질문 남깁니다.이미지 증강 시, 증강 기법을 너무 많이 적용해도 오히려 성능이 떨어지며, 성능을 봐가면서 기법을 선택해야하는 걸로 알고 있습니다. 근데, 어떤 기법이 적절한지 알지 못하는 상황에서 어떻게 탐색해야할까요? 하나씩 적용하고 성능을 보기에는 기법이 너무 다양해서요배치마다 증강 기법을 적용하는 방식으로 진행중인데, 성능이 계속 이전 대비 떨어지는 현상을 보입니다. 확률을 만져줘야 하나요?(현재 0.5)이미지 증강을 사전에 하여 학습 데이터를 늘리는 사람들도 있던데, 이 사람들은 어떤 의도로 그러시는건지 궁금합니다.감사합니다.

 왼쪽 Plugins 클릭합니다.가운데 돋보기 옆에 “tensorflow developers certification” 입력 후우측 상단에 Install 클릭 --->위 입력했을때 플러그인 검색이 안나옵니다!!!

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

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

안녕하세요 훌룡한 강의 잘 수강하고 있습니다.보스턴 집값 예측 강의에서 csv 파일이 없습니다. 말씀 주신 링크에서도 찾을 수가 없습니다ㅠㅠjm90.hong@gmail.com 제 메일이긴 하는데 csv 파일 보내 주셔도 됩니다 감사합니다^^

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()

"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

보스턴 집값 예측 15번 강의에 쓰이는 csv는 어디서에서 다운받는지요?