docker 를 사용중인데 파일(이미지, 텍스트 등)이 저장될 때 마다 루트 권한으로 인해 자물쇠가 걸려있어서 다음과 같이 폴더 내 모든 파일의 권한을 변경하였다. ~$ chmod 777 -R ./folder/

"pose" 단어로 추출한 CVPR 2019 accepted papers 관련 분야 천천히 모두 정리할 예정 Pose2Seg: Detection Free Human Instance Segmentation Pushing the Envelope for RGB-based Dense 3D Hand Pose Estimation via Neural Rendering Self-Supervised Learning of 3D Human Pose using Multi-view Geometry FSA-Net: Learning Fine-Grained Structure Aggregation for Head Pose Estimation from a Single Image Does Learning Specific Features ..

$ rename 's/ //g' ./*

유명한 이미지 라벨링 툴 labelImg 이다. object detection 학습을 위해 영상에서 Bounding Box 를 지정하여 라벨링을 수행하고 그 bounding box 정보들을 .xml 로 저장 할 수 있다. https://github.com/tzutalin/labelImg tzutalin/labelImg :metal: LabelImg is a graphical image annotation tool and label object bounding boxes in images - tzutalin/labelImg github.com 사용법은 간단하다. 1. 설치 $ pip install labelImg 2. 실행 $ labelImg 3. 폴더 지정 Open Dir Change Save Dir 4..

한빛미디어에서 "파이토치 첫걸음" 책이 출간되었다. 한빛미디어의 첫걸음 시리즈는 다 접해봤는데, 핵심 내용만 쉽게 담아냈기 때문에 책이 얇아서 들고다니면서 가볍게 읽을 수 있다는 장점이 있다. 한빛미디어의 첫걸음 시리즈는 다음과 같다. 파이토치 첫걸음 강화학습 첫걸음 신경망 첫걸음 딥러닝 첫걸음 텐서플로 첫걸음 파이토치, 강화학습, 신경망, 딥러닝, 텐서플로우에 대한 기본 지식만 꼼꼼히 갖추고 있다면 인공지능 전문가로 발돋움 할 수 있는 첫걸음이 될 것이다. 파이토치(Pytorch)는 페이스북 인공지능 연구팀에서 만든 프레임워크이며, 파이토치의 전신인 토치(Torch)는 루아 프로그래밍 언어로 되어있지만, 파이토치는 파이썬(Python)으로 작성되어 파이썬의 언어 특징을 품고있다. 파이토치 공식 사이트는..

https://paperswithcode.com/task/pose-estimation Papers With Code : Pose Estimation See leaderboards and papers with code for Pose Estimation paperswithcode.com 위 웹사이트에서 최신 Pose Estimation 에 관한 자료를 접할 수 있다. 본 포스팅은 위 자료에 근거하여 번역하고 정리한 글이다. Pose Estimation 컴퓨터 비전에서 객체의 위치(Position)와 방향(Orientation)을 탐지하는 일반적인 문제이다. 사람의 신체 관절인 키포인트(Keypoint)가 어떻게 구성되어있는지 위치를 측정(Localization)하고 추정(Estimation)하는 문제이다...

실행중인 컨테이너 목록 상태 확인하기 docker ps docker ps -a -a 옵션을 사용하면 전체 목록을 확인할 수 있다. 설치된 이미지 목록 확인하기 docker images 컨테이너 중지 / 재시작 / 시작 하기 docker stop name docker restart name docker start name 컨테이너 다시 접속하기 docker attach container_name 이 때, attach 한 후에 엔터를 쳐야 접속이 된다. 기다리지말고 엔터칠것. 컨테이너 / 이미지 삭제하기 docker rm -f container_name docker rmi image_name

예를 들어, "ResizeBilinear" 레이어는 TensorRT 에서 지원하지 않는 레이어이다. TensorRT에서 지원되지 않는 레이어 목록 : https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html#support_op TensorRT Developer Guide :: Deep Learning SDK Documentation NVIDIA DLA (Deep Learning Accelerator) is a fixed function accelerator engine targeted for deep learning operations. DLA is designed to do full hardware acceleration ..

명령어 뒤에 & 을 붙이면 백그라운드로 실행하게 되는데 이 때, 터미널을 종료하면 프로세스도 같이 종료되기 때문에 nohup 명령어를 사용하여 백그라운드로 실행해야한다. nohup ./test.sh & 참고자료 : http://changpd.blogspot.com/2013/04/linux-nohup-xxxsh.html [linux] 백그라운드 작업 nohup [xxx.sh] & 백그라운드 작업이 필요할 경우가 있을 수 있다. 1. 데몬형태로 뭐를 띄운다거나, 2. cpu 많이 안잡아먹는데, 실행이 겁나 오래 걸리는. (예를들면, 10g짜리 압축을 푼다거나 뭐 이런거. ㅋ ) 보통 명령어 뒤에 & 만 붙여도 백그라... changpd.blogspot.com

아래와 같은 에러는 ImportError: No module named 'tensorrt.parsers'; 'tensorrt' is not a package TensorRT 예제에서 아래코드와 같이 tensorrt.parsers 의 uffparser를 import 하여 uff 파일을 로드하고 builder 를 생성하였을 때 나는 에러이다. import tensorflow as tf import tensorrt as trt from tensorrt.parsers import uffparser uff_model = uff.from_tensorflow(tf_model, ["fc2/Relu"]) G_LOGGER = trt.infer.ConsoleLogger(trt.infer.LogSeverity.ERROR) p..

docker 환경에서 opencv 를 이용하여 새로운 창을 띄울 경우 아래와 같은 에러가 발생한다. cannot connect to X server unix:0 이는 도커를 만들 때 설정해주고, docker가 돌고있는 로컬 환경에서 아래와 같은 명령어를 통해 해결한다. 해결법 1. $ xhost local:root 출처 1 : https://askubuntu.com/questions/175611/cannot-connect-to-x-server-when-running-app-with-sudo Cannot connect to X Server when running app with sudo When I am running some software using sudo command it showing error..

드디어 기다렸던 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 책이 5월에 출간되었기 때문에, 리뷰해보고자 한다. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1은 기초적인 "파이썬"에 초점을 맞춰 초보자들이 딥러닝에 입문 할 수 있게 도와준 책이라면, 이번에 새로이 출간된 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2는 "순환신경망"과 "자연어처리"에 입문하기 위한 기초적인 지식들을 담았다. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1과 2 모두 "밑바닥부터" 시작하고자 하는 이들에게 도움을 주고자 하는 방향은 변치 않았다. 책에서 배울 수 있는 기술들은 다음과 같다. 파이썬을 이용한 텍스트 처리 딥러닝 등장 이전의 단어 표현 방법 단어 벡터를 얻기 위한 word2vec 대규모 데이터의 학습을 고속화 하는 네거티브 샘플링 시계열 데이터를 처리하는 RNN, LSTM,..