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AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape' 문제 상황 while문에서 pose 객체가 검출되지 않아 문제가 됨 해결책 if multi_pose is None: continue 어차피 while문 break 조건은 위에 있음 넘겨도 문제되지 않음
TypeError: emplaceAndPop(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 해결방법 opWrapper.emplaceAndPop([datum]) 를 opWrapper.emplaceAndPop(op.VectorDatum([datum])) 로 변경
[선형대수] Matrices and Elementary Row operations Linear equation을 다 쓰기는 귀찮죠. 그래서 이를 앞으로는 줄여서 표기하도록 하겠습니다. 아래처럼 말이죠 A 를 system의 matrix of coefficients 라고합니다. 분명하게 말하지만, 위에 보여진 사각 형태의 array는 행렬 이 아닙니다. 다만 , 그 형태를 빌려올 뿐이죠. field F 에 대한 m x n matrix은 ineteger ( i, j ) pairs의 set으로 부터 파생된 function A 입니다. matrix A의 entries는 A(i,j) = A_ij 이고, 이를 보기 편하게 나타나기 위해 m개의 행과, n개의 열을 가진 행렬의 형태로 나타냅니다. 이에 비슷하게, X 는 n x 1 matrix으로 Y는 m x 1 matrix..
[선형대수] Systems of Linear Equation Systems of Linear Equations F를 field라고 가정하면, 아래의 조건을 만족하는 n개의 scalar x1, x2, ... , xn 를 찾는 문제를 고려해봅시다. 여기서 y1, ..., ym은 F의 주어진 element입니다. 위의 1-1 을 n개의 unknowns에 대한 m개의 linear equation의 system이라고 부릅니다. 여기서 (x1, ..., xn), 각 equation을 만족하는 n-tuple을 system의 solution이라고 부릅니다. 만약, y1 = y2 = ... = ym = 0이라면, 이 system은 homogeneous 하다고 말합니다. 이런 equation에서 solution을 찾는 가장 기초적은 technique은 technique of eli..
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [400, 256, 1, 1], expected input[64, 3, 1, 1] to have 256 channels, but got 3 channels instead # 에러 내용 RuntimeError: Given groups=1, weight of size [400, 256, 1, 1], expected input[64, 3, 1, 1] to have 256 channels, but got 3 channels instead # 원인 nn.DataParallel 을 사용할 수 없음 ( torch 1.5-1.7 ) # 해결방안 torch 1.2로 downgrade
[선형 대수] Linear Equation 1 ( field ) 생각보다 논문을 읽다보면 수학에 관한 내용이 많은데 해당 내용에 기초가 되는 선형대수를 정리하고자합니다. Linear algebra 2nd Edition by Hoffman and Kunz Prentice Hall 의 내용을 정리합니다. Linear Equations - Fields addition과 multilication의 properties를 먼저 말합니다. F는 complex numbers의 set이나 real number의 set입니다. 1. Addition은 commutative 합니다. F의 모든 x와 y에 대해, - x + y = y + x 입니다. 2. Addition은 associative 합니다. F의 모든 x, y, z에 대해, x + ( y + z ) = ( x + y ) + z ..
st-gcn 코드 분석 1 왜 이걸하냐면 원래는 이렇게까지 않하는데 network를 다뜯어고쳐야되게 생겼거든요. 겸사겸사 분석이나 해봅시다. 1. Load graph 우선 graph를 load하는데요. 어떤 데이터 종류를 쓰냐가 여기서 결정됩니다. 이 부분을 보면 graph 인스턴스를 생성하네요. 한번 까봅시다. 음 종류를 보니 기본 initialize는 layout으로 openpose, partitioning으로는 uniform을 사용하네요. max_hop 은 1 이겠죠. 애초에 논문에서 distance를 1에 대해서만 봤으니까요. max_hop은 node간 maximal distance랍니다. dilation은 kernel points간의 spacing을 controls하는 상수고 1이네요. 자, 기본은 설명 했고 볼까요? g..
[ 꼼꼼하게 논문읽기 ]Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition( 2018 ) 이번 논문은 st-gcn이 human pose에 관련되어 나온 논문입니다 봐야할 부분이 있어서 가져왔지만 skip 없이 같이 보도록하죠 Abstract human body skeletons의 Dynamics는 human action recognition에 대한 중요한 정보를 convey하죠. skelethons를 modeling하는데 있어 Conventional approaches는 hand-crafted parts 나 traversal rules를 활용하는 것이죠. 따라서 이는 limited expressive power 의 문제와 generalization의 difficulties의 문제를 야기하죠. 이 논문에서는, ST-GCN이라 불리는 dynamic skeletons의 새로운 model을 제안합니..