전체 글48 plot_model 에러 (pydot, graphviz, pydotplus) keras에서 모델을 그림으로 보여주는 plot_model을 사용하는 도중에 에러가 발생하였다. from tensorflow.keras.utils import plot_model 모듈을 불러오고 모델을 만든 후 plot_model을 생성하였는데 아래와 같은 오류가 발생했다. 구글에서 검색했을 때에는 관련 패키지 전부 삭제 (pydot, graphviz, pydotplus) 후 conda 명령어로 설치하면 된다는데 나는 아나콘다를 쓰지 않기 때문에 관계가 없었다. 위 오류에서 알려준 https://graphviz.gitlab.io/download/ 사이트에 가서 직접 다운 받은 후 패키지(graphviz)를 설치하면 해결 가능하다. 다만 어떤 stackoverflow 에서는 윈도우 10 환경에 아나콘다를 .. 2023. 8. 14. pycocotools 패키지 설치 오류 coco dataset을 확인하기 위해서 pycocotools 라는 패키지가 필요하다. 그런데 해당 패키지를 설치하는 도중 에러가 발생하였다. 해결책1. git을 통해서 다운로드 가장 많이 나오는 해결책이다. 아래 명령어를 통해서 패키지를 받는다. 하지만 나는 여기에서도 오류가 발생하였다. pip3 install "git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI" 해결책2. pip install pycocotools-windows 윈도우 환경에서 사용하기 때문에 이런식으로 설치하는 것이다. 하지만 나는 이것도 실패… 해결책3. github 파일 수정 git clone https://github.co.. 2023. 8. 7. coco-dataset 다운로드 오류 coco dataset을 활용한 코드를 확인해보고자 해당 데이터셋을 다운로드 하는 방법을 구글링하였더니 아래와 같이 해야 한다고 찾을 수 있었다. wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip 그러나 이 방법으로 진행 했을 때, 다음과 같은 에러가 출력되었다. 'wget'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다. 이것은 윈도우 환경에서는 wget을 직접 설치해줘야 하기 때문에 발생하는 에러이다. 아래 사이트에서 본인 환경에 맞는 최신 버전을 다운받아주면 된다. wget.exe 파일은 실행하지 않고, C드라이브-Windows-System32 폴더 안으로 이동시키면 된다. https://eternallybored... 2023. 8. 7. 연속형 확률분포 - 정규 분포(Normal Distribution) 정규 분포란? 정규 분포(Normal distribution) 또는 가우스 분포(Gaussian distribution)는 연속 확률 분포의 하나이다. 정규분포는 2개의 parameter를 가지며 (평균 : μ, 표준편차 : σ) 이 때의 분포를 N(μ,σ)로 표기한다. 특히, 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포 N(0,1)을 표준 정규 분표(Standard normal distribution)라고 한다. 정규 분포의 확률 밀도 함수 (PDF, Probability Density Function) 정규 분포의 확률 밀도 함수는 아래와 같다. x는 무한한 값을 가지며 평균과 표준편차를 알고 있을 때, 그 값을 알 수 있다. 위 정규 분포의 그림에서 $f(x.. 2023. 8. 7. 머신러닝 프로세스 다변량 데이터 다변량 데이터에서 보통 X값은 원인, Y값은 결과로 볼 수 있으며 경우에 따라서 그 이름은 아래와 같이 다양하게 쓰인다. X(원인): 독립변수, 예측변수, 입력변수 Y(결과): 종속변수, 반응변수, 출력변수 예측 모델링 아래 그림과 같이 X1, X2와 Y가 포함된 데이터 테이블이 있다고 가정하자. 어떤 모델, 즉 함수는 X라는 input을 받아 Y라는 output을 내뱉는 형태를 띄게 된다. 데이터 테이블에 따르면 X1 = 0, X2 = 2를 넣었을 때 Y는 2가 나온다. 또한 X1 = 1, X2= 3을 넣으면 Y는 4가 나온다. 따라서 Y=X1+X2라는 함수를 만들 수 있고 이것이 예측 모델링 방법의 기초가 된다. X1 X2 Y 0 2 2 1 3 4 2 4 6 3 5 8 $Y = X_1 .. 2023. 8. 1. A Heterogeneous Feature-based Image Alignment Method, ICPR(2006) 1. IntroductionImage alignment는 visual surveillance application(매칭 및 인식, 변화 감지 등)의 시작이 되는 중요한 단계전통적인 모션 추정(motion estimation) 방식 (JR Bergen et al., 1992)Direct method: 모든 픽셀의 기울기 및 변위 정보를 활용하여 모션을 추정하고, 모션이 작거나 초기값이 좋을 경우에 잘 작동Feature based method: 모션 추정을 위해 이미지의 특징이 두드러지는 sparse한 집합인 점이나 선을 사용Point는 적당한 원근 변화에서도 감지하기 쉽고 대응하기 때문에, feature-based 방식에서 가장 일반적으로 사용 → 그러나 항공 비디오 이미지, 특히 적외선 센서의 경우 점 .. 2023. 8. 1. Deep Image Homography Estimation, arXiv(2016) 1. IntroductionSparse 2D feature는 일반적으로 코너로 알려져 있으며, 모든 geometric computer vision 작업에서 코너의 감지 방법의 오류와 geometric 추정 오류의 균형을 맞춰야 함한 쌍의 이미지에서 2D homography를 추정하는 것은 컴퓨터 비전의 기본 작업Homography : 카메라 중심을 중심으로 회전하는 두 이미지를 관련시키는 변환 → 파노라마를 만드는데 필수적 → 많은 평면 장면 처리를 위해 사용되는 ORBSLAM의 기본 조합이며, 증강 현실과 카메라 보정 기법 등도 homography를 사용기존 Homography의 추정Corner estimation: 완전한 point 집합을 가지고 강건화 함Robust homography estimat.. 2023. 7. 25. 파이토치(PyTorch) - Data Sets & Data Loaders Data Sets & Data Loaders PyTorch가 제공하는 데이터 형식 torch.utils.data.DataLoader torch.utils.data.Dataset Dataset은 샘플과 레이블을 저장하고, DataLoader는 Dataset을 감싸서 이를 iterable로 만들어 샘플에 쉽게 access할 수 있게 한다. PyTorch의 domain library들은 (ex. Fashion-MNIST) 사전에 로드된 데이터셋을 제공한다. 이 데이터셋들은 torch.utils.data.Dataset을 상속하며 특정 데이터에 대한 함수를 구현한다. 이러한 데이터셋은 모델을 프로토타입하고 벤치마킹 하는데 사용 할 수 있으며, Image, Text, Audio 등의 데이터셋들이 있다. Loadin.. 2023. 6. 27. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
