AI/Others
[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..
'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)
RTX 3090 Ubuntu 18.04 CUDA, cuDNN (딥러닝 환경 구축)
RTX 3090 Ubuntu 18.04 CUDA, cuDNN (딥러닝 환경 구축)
2021.03.22velog.io/@skyfishbae/RTX3090-2%EB%8C%80-Ubuntu-18.04-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%ED%99%98%EA%B2%BD-%EA%B5%AC%EC%B6%95-1-Nvidia-driver-Cuda-cuDNN-%EC%84%A4%EC%B9%98 RTX 3090 2대, Ubuntu 18.04 딥러닝 환경 구축 (1) Nvidia driver, Cuda, cuDNN 설치 (1) Nvidia driver, Cuda, cuDNN 설치(2) Anaconda, Tensorflow, keras 설치2020년 11월에 GCP를 2주 AI대회 나간다고 썼는데 styleGAN을 써서 가상피팅해보니 거의 10일에 200만원 지출 (GCP, V100, velog.io m.bl..