전체 글 (161) 썸네일형 리스트형 coco 2017 pose track image and open pose keypoint 생각보다 할게 많다.. 데이터 먼저 포멧을 바꾸고 학습을 먼저 시켜야 그 다음이 진행될듯 coco keypoint openpose [ERROR] OpenCV: FFMPEG: tag 0x44495658/'XVID' is not supported with codec id 12 and format 'mp4 / MP4 (MPEG-4 Part 14)' 문제상황 - 코덱이 맞지 않음 해결 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') 코덱 부분 변경 만일 비디오 파일은 생기는 데 비디오가 저장되지 않는다면 1. imwrite로 img가 저장되는지 확인 2. img가 잘 저장된다면 3. height, width check CenterNet: DCNv2 make.sh error 문제상황 - 원본 git에서 clone 후 mask.sh 실행 하면 compile error 해결 DCNv2 폴더 지운후 git clone https://github.com/CharlesShang/DCNv2/ 다시 들어가서 make.sh [ 꼼꼼하게 논문 읽기 ] Tracking Objects as Points ( 2020 ) 이번 논문은 center net의 확장판 이라고보면 되겠습니다. 오랜만에 보는 tracking 논문이네요 tracking 필요하면 봐야죠. 생각할 게 많네요 시작할게요 Abstract Tracking은 space와 time에 따라 following interest points의 기술이었죠. 이것은 deep networks가 rise로 인해 변했습니다. 요즘, tracking은 object detection에 temporal association으로 뒤이어 나오는 흔희 tracking-by-detection으로 알려진 pipelines로 dominated되죠. 저자들은 simultanesous detection 하고 tracking alrgorithm을 제안하는 데, 이는 SOTA 보다 simpler, f.. [ 꼼꼼하게 논문 읽기 ] Objects as Points ( 2019 ) Centernet 공식 github에 있는 논문이죠 앞에서 다룬 CenterNet 논문도 관련 논문이지만 이 논문은 공식 github에 있는 논문이기 때문에 한번 보도록하죠 Abstract Detection은 objects를 axis-aligned boxes로써 identifies하죠. Most successful object detectors는 potential object locations의 exhaustive list를 enumerate하고 각각을 classify 하죠. 이런 방식은 wasteful하고 inefficient, 하며 additional post-processing을 requires 합니다. 이 논문에서는, 다른 approach를 채택하는데요. object를 single point로써 .. [ 꼼꼼하게 논문 읽기 ] CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection ( 2019 ) Background 시작하기에 앞서, 왜 갑자기 Detection 논문을 읽는지에 대해, 잠깐 짚고 넘어가려고 합니다. skeleton based model의 큰 문제점은 무엇일까요? 정확도? 속도? 이를 다따지기 전에, single person과 multi person interaction에 대한 action만을 recognize 할 수 있다는 거죠. 그럼 내가 제품을 상용화해야하는데, edge device가 single or multi person만 추론할 수 있다? 음..아무도 안쓰겠죠? 그래서 이를 detection의 two stream 방식으로 system을 구성하기 위해 이 논문을 보게 된거죠. 물론 보기야 봤었지만, 정리를 한다는 것은 제가 프로젝트에 고려하겠다는 말과 같다고 보시면 됩니다... AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape' 문제 상황 list 에 image를 넣고 shape을 확인하고자 했음 원인 list는 shape function을 지원하지 않음( 사실, numpy를 하도 많이 쓰다보니, 자연스레 자주 하는 실수중 하나임 ) 해결책 list = [] toarray = np.array(test) print(toarray.shape) 참고 np.ndarray 로 바꿀경우 차원에 제한이 있음 No module named 'pycocotools' 문제상황 pycocotools 부재 해결방안 conda install -c conda-forge pycocotools 복잡하게 가지 말자 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 21 다음
