분류 전체보기 (52) 썸네일형 리스트형 Yolo 개척기 논문 작성에 있어서, 비교대상이 Yolo같은 고이장히 범용적으로 사용되는, 그리고 유명한 모델을 사용하면 좋을것 같아서, Yolo를 분석해 보았다. 내가 하고자 하는것은 병렬처리이기 때문에, 이 Yolo 모델을 적당히 나눌곳이 필요했다. 그러나 생각보다 모델 내부 구조가 복잡하여, 적절히 나눠야 할것같았고, Yolo v4의 후반부는 Yolo v3로 이뤄졌고, Yolo v3파트를 어느정도 병렬화가 가능하다는 판단이 들었다. plot_model로 모델 구조를 출력해보았으나, 너무 크기가 커 다 올라가지는 않지만, 후반부분의 어느정도는 대부부느 Sequencial하게 이루어졌기 때문에, 충분히 가능성이 있다고 생각되었다. Yolo의 다운로드 및 기초작업은 https://webnautes.tistory.com/.. 이미지 전처리 프로젝트 진행사항 기록 및 차후 기록을 남겨둔다. 먼저 진행하고 있는 프로젝트에서 가장 중요한것은 이미지 전처리라고 생각된다. 해당 이미지에서, 어떻게 보드판의 정보를 가져와서 장애물 위치를 자동으로 등록을 할까? 이를 해결하기 위해서, 먼저 우리는 임의의 사진들에서 저 보드판을 인식해야 했다. 그러나 사용자에 따라 캡쳐 방식이 다양하고, 또 해당 게임(메이플 스토리)의 특성상 '캐시무기아이템'이 보드영역을 넘어와 인식에 방해를 줄 수도 있다. 본문에서는 해당 이미지를 어떻게 불러왔고, 어떻게 처리하였고, 어떻게 검출을 완료했는지에 대해서 작성하고자 한다. https://opencv-python.readthedocs.io/en/latest/index.html를 참고하였다. OpenCV-Python Stu.. (TensorFlow) 첫번째 추론 시간, First inference time 문득 한번도 고민하지 않고 당연하게 여겼던 것에 의문이 들었다. 왜 첫번째 추론시간은 시간이 많이 걸리는가? 명확하게 알지는 못했지만, 아마 모델을 로드하는데 어느정도 시간이 걸렸을 것이라 예측했었다. 그러나 수행하기 이전에 나는 tf.keras.models.load_model을 통해 이미 모델을 load완료 하였는데도 불구하고 항상 첫번째 추론이 오래걸렸다. 다음은 VGG19에서 내가 측정한 각 레이어의 수행시간을 나타낸다. 이미지 1장, 100장, 1000장일 경우의 수행시간이며, 동시에 측정하지 않고 독립적으로 측정했다. Environment GPU Type: NVIDIA RTX 3070Ti CUDA Version: 11.6 Operating System + Version: Windows 10 Py.. batch predict, 개별 predict, 개별 call, layer by layer 이전 이야기: https://rnltls.tistory.com/9 TensorFlow (이하 TF)에서 batch로 무언가 추론하고싶다면, 어떻게 해야할까? 방법을 알기에 앞서, 공식 문서를 확인해 보았다. TF Model 공식 문서 Args x Input samples. It could be: - A Numpy array (or array-like), or a list of arrays (in case the model has multiple inputs). - A TensorFlow tensor, or a list of tensors (in case the model has multiple inputs). - A tf.data dataset. - A generator or keras.utils.Seq.. predict, call, batch_size 먼저 Keras API에서 의문점에 대해 탐구했다. https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model#predict tf.keras.Model | TensorFlow v2.11.0 Model groups layers into an object with training and inference features. www.tensorflow.org tf.keras.Model에서 predict에서 의문이 생겼다. predict에서 batch_size는 도대체 무슨 용도로 사용하는 것인가? 정식 문서 설명에서도, 구체적으로 나오지는 않았기에 꽤나 많이 검색했던것 같다. 그래도 꽤나 만족스러운 답변을 몇개정도 얻을수 있었다. https://anshulhep.me.. Ubuntu에서 tensorflow 2를 받아보자 + Carla 교수님 말에 의하면 tensorflow 2를 설치하는게 생각보다 힘들다고 하셨다. 그래도 지금까지 CUDA와 cuDNN 및 그래픽 카드 드라이버를 잘 설치했다고 생각하여, 간단하게 먼저 가상환경을 설정해 주었다. 가상환경 이름은 muzero로 설정하였다. muzero동작 및 carla를 실행하기 위함이었지만, 우선 이름을 이렇게 정했다. bash에서는 source ./(가상환경이름)/bin/activate 로 가상환경을 실행 할 수 있다!! 먼저 가상환경을 설정한 이후, pip 업데이트 및 tensorflow-gpu 와 tensorflow 를 2.1.0으로 설치하였다. tensorflow-gpu와 tensorflow를 설치한 이후, python에서 tensorflow가 import가 잘 되는지 확인한 결.. Windows 10에서 듀얼부팅을 해보자 그동안 Microsoft AirSim을 편하게 사용하기 위해서 Windows를 사용해왔는데, 이제는 다시 Ubuntu로 넘어갈 때가 돌아왔다. 하지만 Windows도 잃고싶지 않았기에, 듀얼부팅을 시도해보고자 했다. 참고한 블로그는 https://jimnong.tistory.com/676 (Windows 환경에서 우분투 듀얼부팅)과 https://lsjsj92.tistory.com/373 (다른 물리 디스크에 우분투 설치)를 참고했다. 우선 첫번째로 한 일은 기존의 사용하던 D드라이브의 파티션을 반으로 나누었다. (파티션 나눈 사진) 그 이후 우분투 설치에 있어서, 자동으로 그래픽 카드 드라이버 및 기타 소프트웨어 설치를 체크하였고, ubuntu의 root를 미리 나누어둔 파티션에 할당해주었다. 그리고 .. MuZero 코드 기존 졸업논문에서 사용한 가상환경에서 gym-atari를 시도해보기 위해 https://ishuca.tistory.com/390 를 참고하여 설치를 진행했으나, make를 하지 못하여 https://ndb796.tistory.com/381 를 참고해서 make 명령어를 가능하게 하고 시도하였으나 되지 않았다. https://stackoverflow.com/questions/42605769/openai-gym-atari-on-windows 에서 제안하는 방법을 이용하여 gym-atari를 설치 하였으나, 테스트 코드를 돌려볼 경우 import gym env = gym.make('SpaceInvaders-v0') env.reset() for _ in range(1000): env.step(env.action.. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 다음 목록 더보기
