Deeplearning

CNN 모델 중 정말 조상님이라 할 수 있는 LeNet의 버전 중 LeNet-5를 직접 코드로 구현해보려고 한다. LeNet-5 구조 저 숫자가 어떻게 나온거지? 저기 있는 사이즈, 채널에 대해 숫자가 어떻게 계산되어 나왔는지 정리를 해보았다. 각 레이어들 정리 Input size : 32X32 1채널 C1 : 28 * 28 커널 수 6개 S2 : 14*14 커널 수 6개 C3 : 10*10 커널 수 16개 S4 : 5*5 커널 수 16개 C5 : 120 F6 : 84 OUPUT : 10 계산을 위한 공식 H : 입력 데이터의 Height P : Padding사이즈 FH : Filter(Kernal)의 Height FW : Filter(Kernal)의 Width S : Stride 크기 Convoluti..

회사에서 비전 딥러닝을 담당하고 Tensorflow Object Detection API를 사용하던 중 훈련 중에 발생한 에러들이 있다. 모두에게 반드시 통용되지는 않겠지만 일부 나와 같은 오류를 겪고 헤매는 사람들을 위해 올린다. 1. Invoke with: None, value error 위와 같은 에러는 명령어를 입력할 때 argument에 값을 잘못 넣은 경우이다. 오타 혹은 경로에 문제가 있는지 다시 확인하면 잘 고쳐졌다. 2. loss = nan loss값이 nan으로 찍히는 경우가 있다. 이는 total step이나 learning rate를 높게 설정하면 발생하는 문제로 역전파 과정에서 값이 증폭되며 loss에 찍힐 수 있는 값의 범위를 넘어가면 발생한다고 한다. total step을 무작..

알 수 없는 알고리즘으로 해당 사이트로 접근했다면 이전 글들을 읽고 오시기 바랍니다. developer-youn.tistory.com/35 developer-youn.tistory.com/36 이번 글은 크게 어려움이 없었습니다. 그래서 전체적으로 어떻게 진행했는지 작성하는 글입니다. 여기까지 따라오신 분들을 위해 현재 과정의 대략적 구조를 보여드리겠습니다. 8. 데이터 레이블링과 포맷 변환 데이터 레이블링은 labelImg 를 이용해서 진행합니다. 학습 데이터는 xml파일로 저장이 되며 아래 글은 labelImg를 통해 각 이미지 별 xml파일이 생성되었다는 가정하에 작성을 하겠습니다. xml파일을 csv파일을 거쳐 record파일로 만들기 위해 아래 코드를 clone합니다. git clone 이미지 ..

0. 들어가며 회사에서 맡은 제품 중 딥러닝으로 Objet Detection을 이용하는 제품이 있다. 이번에 성능 개선을 위해 tensorflow2.x버전으로 업데이트를 하려고 한다. 단순히 tensorflow버전을 올린다고 성능이 좋아지지는 않겠지만 Tensorflow object detection model zoo에 있는 모델 중 성능이 괜찮은 것들은 tensorflow2로 되어있어 이번에 업데이트를 하려고 한다. 서버도 없고 그래픽카드도 없고 딥러닝 지식도 거의 없는 상황에서 맨땅에 헤딩하며 업데이트한 모험기 지금 시작합니다. 1. 그래서 어떻게 시작하라고요? 일단 가장 큰 문제는 서버였다. 내 컴퓨터에 그래픽 카드를 추가하면 되지 않냐 라고 할 수 있겠지만 라이젠 그래픽카드 소켓이여서 CUDA가 ..

Mask rcnn - native 설치 from bernoyoun - Mask R Cnn에 관하여 저도 잘 모르지만 제가 알고있는 지식을 나누고자 ppt로 제작하고 있습니다. - 현재 제작중인 단계까지 넣으면 슬라이드가 너무 길어져 native설치 과정까지만 나누어 업로드 하였습니다. - 계속해서 제작 및 업로드 하도록 하겠습니다.