AI
[OpenCV] 2개의 이미지를 하나의 윈도우로 보여주는 방법
[OpenCV] 2개의 이미지를 하나의 윈도우로 보여주는 방법
2021.07.02OpenCV 에서는 이미지를 넘파이 배열 형식으로 읽어올 수 있기 때문에 concatenate, vstack, hstack 과 같은 방법을 사용해서 해결 할 수 있다. 주의 해야할 점은 1) 가로 또는 세로로 붙이는 2개의 이미지의 이미지 사이즈가 같아야한다. (차원이 달라서 연산 불가) 2) 같은 이미지를 하나는 컬러, 하나는 흑백으로 보여주고 싶을 때, 두 이미지는 channel 수가 다르다 (컬러 : 3 / 흑백 : 1). 여기도 위와 같은 이유로 연산이 불가능 하기 때문에 gray scale로 변환한 이미지를 3 채널로 변경하는 작업을 해줘야 한다. import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('28cda5f26af6c63f1936f0dc7e4ce003...
Detectron2 로 Mask R-CNN 학습하기
Detectron2 로 Mask R-CNN 학습하기
2021.06.291. 아나콘다 가상환경 세팅 $ conda create -n detectron2 python==3.8 -y $ conda activate detectron2 2. PyTorch 설치 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 에서 CUDA 버전에 맞는 PyTorch 설치 #(CUDA 11.0 기준 Torch v1.7.0) $ conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=11.0 -c pytorch -y 3. Detectron2 설치 기본 조건: Linux or macOS with Python ≥ 3.6 PyTorch ≥ 1.7 and torchvision that..
PyTorch 모델 구조 summary & 그래프화 2
PyTorch 모델 구조 summary & 그래프화 2
2021.06.23이전 글: [AI/Self-Study] - PyTorch 모델 구조 summary & 그래프화 1 PyTorch 모델 구조 summary & 그래프화 1 TensorFlow에서는 model.summary() 메서드 호출을 통해 모델을 요약해서 layer마다 shape와 같은 정보들을 볼 수 있다. PyTorch에서 model.summary() 처럼 사용할 수 있는 메서드와 모델 구조를 그래프화 하는 방.. lynnshin.tistory.com 저번 글에 이어서 PyTorch 모델 시각화 방법에 대해 알아보자 2. 모델 시각화 확인 2-1) Torchviz !pip install torchviz from torchviz import make_dot import torch x = torch.zeros(1,1..
PyTorch 모델 구조 summary & 그래프화 1
PyTorch 모델 구조 summary & 그래프화 1
2021.06.08다음 편 : [AI/Self-Study] - PyTorch 모델 구조 summary & 그래프화 2 PyTorch 모델 구조 summary & 그래프화 2 이전 글: [AI/Self-Study] - PyTorch 모델 구조 summary & 그래프화 1 PyTorch 모델 구조 summary & 그래프화 1 TensorFlow에서는 model.summary() 메서드 호출을 통해 모델을 요약해서 layer마다 shape와 같은 정.. lynnshin.tistory.com TensorFlow에서는 model.summary() 메서드 호출을 통해 모델을 요약해서 layer마다 shape와 같은 정보들을 볼 수 있다. PyTorch에서 model.summary() 처럼 사용할 수 있는 메서드와 모델 구조를 그..
Detectron2 Validation 사용하기 + loss 그래프 그리기
Detectron2 Validation 사용하기 + loss 그래프 그리기
2021.05.26참고 자료: https://ortegatron.medium.com/training-on-detectron2-with-a-validation-set-and-plot-loss-on-it-to-avoid-overfitting-6449418fbf4e https://gist.github.com/ortegatron/c0dad15e49c2b74de8bb09a5615d9f6b
yolov5 학습 튜토리얼 2 (+ mAP, IoU 설명 / Test 와 Inference)
yolov5 학습 튜토리얼 2 (+ mAP, IoU 설명 / Test 와 Inference)
2021.05.12Custom 데이터로 YoloV5 모델 학습하기 1편에 이어 Test / 모델 성능평가 에 대해 알아보자. yolov5 학습 튜토리얼 1편 - [AI/Self-Study] - yolov5 학습 튜토리얼 1 yolov5 학습 튜토리얼 1 Custom 데이터로 YoloV5 모델 학습하기 2편 - [AI/Self-Study] - yolov5 학습 튜토리얼 2 (+ mAP, IoU 설명 / Test 와 Inference) 1. 환경 세팅 1) YoloV5 깃헙 레포지토리 clone $ git clone https://github.com/.. lynnshin.tistory.com 1. Test 코드 돌리기 1) yaml 파일 만들기 data 폴더 안에 coco.yaml 이라는 파일이 있는데 이와 비슷하게 test..
yolov5 학습 튜토리얼 1
yolov5 학습 튜토리얼 1
2021.05.11Custom 데이터로 YoloV5 모델 학습하기 2편 - [AI/Self-Study] - yolov5 학습 튜토리얼 2 (+ mAP, IoU 설명 / Test 와 Inference) 1. 환경 세팅 1) YoloV5 깃헙 레포지토리 clone $ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 2) PyTorch 깔기 아나콘다 가상환경을 만들어주고 CUDA 버전에 맞는 PyTorch를 깐다. pytorch.org/get-started/previous-versions/ 에서 CUDA 버전에 맞는 PyTorch를 깔아주면 된다. YoloV5 는 최소 Python>=3.8 와 PyTorch>=1.7 를 만족해야한다. $ conda create -n yolov5 python..
한줄로 Train/Test/Validation 나누기 (splitfolders : annotation도 함께 나누는법)
한줄로 Train/Test/Validation 나누기 (splitfolders : annotation도 함께 나누는법)
2021.05.11AI 모델 학습을 할 때 데이터셋을 train, validation, test 데이터 셋으로 나눈다. 간단히 설명하면, Train set : 학습에 사용되는 훈련용 데이터 Test set : 학습 후에 모델의 성능을 평가하기 위해서만 사용되는 테스트용 데이터 일반화 능력 평가 : 훈련집합에 없는 새로운 샘플에 대한 오류를 최소화하는 모델로 테스트 셋에 대한 높은 성능을 가지고 있는 모델 Valid set : 모델의 일반화 능력을 높이기 위해 학습 중에 평가에 사용되는 검증 데이터 ( 예) 모의고사 ) 데이터셋을 쉽게 train, validation, test 데이터 셋으로 나누는 방법을 알아보자~ 🍯 Use splitfolders 서칭 중 split-folders라는 파이썬 라이브러리를 찾았다. pypi..
음성인식에 필요한 기초개념 1
음성인식에 필요한 기초개념 1
2021.04.29****************************************************************************************************************************** 이 글은 ReadyToUseAI에서 무료로 제공하는 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 강의내용: 음성인식에서 딥러닝은 어떻게 사용될까? (심규홍 강사님) 유튜브 강의링크 : www.youtube.com/channel/UCpWrFUlwUGZSHVlOT1eD-Wg 오픈채팅방 : open.kakao.com/o/g46ZM7Zc (참여코드 : aiai) 수업 관련 자료 : drive.google.com/drive/folders/1Sd-dQd_b-aKdBLAUQ5jz6lwFmiaTFQ02?us..
'Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz
'Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz
2021.04.26tf.keras.utils.plot_model(model,to_file='model.png', show_shapes=True,show_layer_names=False) 모델을 시각화 하는 방법 중에 plot_model()을 이용하는 방법이 있다. 이런식으로 결과가 나와서 파일로 저장할 수 있다. 실행시키는 과정에서 pydot과 graphviz를 install 해줬음에도 불구하고 'Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz ... 이라는 에러메세지가 계속해서 발생했다. 찾아보니, pydotplus 도 같이 install 해주면 된다고해 깔아주니 작동 했다. In addition to pydot and graphviz ..
AttributeError: 'tqdm_notebook' object has no attribute 'disp'
AttributeError: 'tqdm_notebook' object has no attribute 'disp'
2021.04.26pip install jupyter
Multi GPU로 학습하기 - 리눅스 / Pytorch
Multi GPU로 학습하기 - 리눅스 / Pytorch
2021.04.12데이터 병렬 처리 (DATA PARALLELISM) tutorials.pytorch.kr/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html device = torch.device("cuda:0") if torch.cuda.device_count() > 1: print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!") # dim = 0 [30, xxx] -> [10, ...], [10, ...], [10, ...] on 3 GPUs model = torch.nn.DataParallel(model) model.to(device)