CVAT이나 VGG annotator 에서 COCO 로 label다운fhem 후 트레이닝

답변 감사합니다. 안타깝게도 잘 되진 않네요 ㅠㅠ

GPU로 트레이닝 시키는 방법

네 해결됐습니다. 감사합니다!

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감사합니다!

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링크를 살펴보던 중 drone.yaml 파일을 찾았습니다! 이제야 강사님께서 해주신 말씀이 어떤것인지 이해가 갑니다. 트레이닝을 지금 하는 중인데요, 혹시 창 크기를 키우는 방법은 없나요? 저번 3DBall 예제 같은 경우는 마우스 커서를 edge 에 가져가니 확대가 가능했었는데요, 혹시 창크기를 좀더 확대시켜서 출력하는 방법이 따로 있나요? (사진)

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먼저 제가 너무 번거롭게 잦은 질문을 함에도 친절히 답변해 주셔서 한번 더 감사의 말씀 드립니다! ㅠㅠ강의 초반에 저희가 3DBall 예제를 통해서 mlagent 를 이용한 학습을 배웠잖아요. 강사님께서 해주신 ML-Agents 환경학습 1의 11:35초에 보면 YAML 파일과, Env_path 를 통해서 아나콘다에서 학습을 진행 시킬 수 있었습니다. 이번 드론 예제에서 제가 궁금한것은 https://github.com/reinforcement-learning-kr/Unity_ML_Agents_2.0/blob/main/agents/07.ddpg.py 다음 링크에 있는 "07.ddpg.py" 을 DDPG실습 1, 2를 통해서 배웠는데요, 이 py파일을 어떻게 써야하는지 모르겠습니다. 저는 지금 jupyter 에서 따라하고 있는 중입니다. 가령, save_path 의 경우 자동적으로 파일이 된다지만 만약 제가 "D드라이버에 있는 InfLearn 이라는 폴더에 저장" 하고 싶은경우 경로 지정은 save_path = f"D:\InfLearn\{game}\DQN\{date_time}" 이라고 설정하면 되는 것인가요? 또 load_path 의 경우 무슨 파일을 로드해야하나요? 드론 유니티환경을 build 해서 나온 environment 파일이 여기서 말하는 '모델파일' 인가요? 강의 영상에서는 20210514201212 라고 적혀 있네요. 07.ddpg.py를 실행하고 나서 생성된 파일 같다는 느낌은 드는데...저는 링크에 있는 py 파일을 그대로 복붙 했는데 안되네요. 이걸 트레이닝 시키려면 아나콘다를 사용해야하나요? 아니면 jupyter 에서 실행해도 되는건가요? (사진)