PyTorch로 딥러닝을 배운지 얼마 안됐나요? 아마 이런 코드를 시도때도 없이 봤을 겁니다. self.layer1 = nn.Linear(1100, 100) self.layer2 = nn.Linear(100, 100) 앞 layer와 뒷 layer가 전부 연결되어있다고 해서 Fully Connected Layer라고 하는데요. 사실 CNN 모델들이나 대부분 잘되는 모델 보면 Fully Connected Layer가 별로 없습니다. 왜 그럴까요? Fully Connected Layer는 이런 문제가 있어서 그렇습니다. 계산 효율성이 떨어짐 : 모든 노드 간의 관계를 다 계산해야 하기 때문 학습 데이터에 overfitting 될 수 있음 : 모든 노드 간의 관계 계산 → 파라미터가 너무 많아짐 → 모델이 너..

"https://arxiv.org/pdf/2208.12908.pdf" 이런 URL이 있다면 arxiv 중 가운데 x를 5로 바꾸면 됩니다. "https://ar5iv.org/pdf/2208.12908.pdf" 아카이브(arxiv) 논문이 html화 되어 나옵니다. 크롬 사용하는 경우 자동 번역으로 편하게 볼 수 있어요! 가운데 "5"만 기억하세요!

영상이 로드가 안되는 경우가 있어서 삽질하다가 mp4 파일은 웹 상에서 H.264 코덱이 호환 가능한 코덱임을 발견했다. 기존 영상 코덱 MPEG-4 -> H.264로 변환해서 해결 ffmpeg -i video_path -vcodec libx264 -acodec aac output_path -y 이 때 동일한 경로로 할 경우 ffmpeg 잘 안되니 임시 파일명 주고 delete, rename하는 식으로 하기

Bert 관련 모델 학습 코드 실행 중 해당 오류가 발생했습니다. (세그멘테이션 오류) terminal 상에서는 모델 로드 및 model.cuda() 해도 에러가 안나서 찾아보다가 한참 걸렸네요. 해결 방법 코드 상 학습, 추론에 사용되는 모델은 torch였는데 "import tensorflow"가 선언되어있어 제거하니 정상 작동 되었습니다. 제 코드에서 tensorflow는 "from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences" 이 소스만 사용하고 있어 굳이 "import tensorflow"를 할 필요가 없었습니다.

opencv 라이브러리를 이용한 카메라 캘리브레이션 방법입니다. 기존에 EasyMocap에서 가이드한 소스를 참고했는데 이 부분과 charuco board를 사용한 방식을 같이 정리합니다. 1. EasyMocap https://github.com/zju3dv/EasyMocap/tree/master/apps/calibration 위 URL 참조 export data2=/../data/intri_data python3 apps/calibration/detect_chessboard.py ${data2} --out ${data2}/output/calibration --pattern 9,6 --grid 0.072 python apps/annotation/annot_calib.py $data2 --mode ches..

lte router 환경에 우분투를 연결해서 fastapi 서버를 사용중인데, 외부에서 접속이 되지않아 문제였습니다. 1. lte router를 사용하는 경우, WAN 외부 접속 허용 여부 확인하기 - 관리자 화면 - 보안 관련 메뉴에서 확인하실 수 있습니다. 1번 작업을 하고 나니, "Connection Refused" 에서 "Connection Timeout"으로 에러가 바뀌었습니다. ufw, iptables 등 오만 설정을 했지만 먹지 않아서, 이 방법(firewalld)으로 해결했습니다. 2. firewalld 설치하기 1) 설치 sudo apt update && sudo apt install firewalld -y 2) 포트 허용 : 8000번 포트 접속 허용 sudo firewall-cmd -..