Tasha's devlog

.... ㅜㅜㅜ - 마지막 발표를 위해서 tmux를 돌리려고 하는데.. 안된다ㅜㅜ- 아니 분명히 3일 전에 됐는데.. 또 안 된다... 문제 - 그때는 캡처를 못 했는데 .. 명백하게 반복적으로 torch 에러가 뜬다   trouble shooting- 설치 리스트 확인하면 이미 설치되어 있음... - pip list | grep torch - 혹시나 싶어 재설치도 해보았으나..torch 버전은 저게 맞는데.. - 컴퓨터와 jupyter lab도 재실행했는 데 아직도 해결이 안 된다..   ......??? 분명히 됐었는데.. 데체 뭐가 어찌 되고 있는 걸까?? - 멘토님께도 여쭤봤는데 명확한 해결책이 없어서... 일단.. 보면서 계속 시도해봐야 겠다 ㅠㅠㅠ  ++ 해결되면 추가로 남겨야 겠다 ㅠ

- 지난 라이브 세션 때도 멘토님이 모델의 버전만 달라져도 가상환경을 새로 생성하는 게 좋다고 하시긴 했는데 그냥 넘겼었다.- ... ㅎ 안일하게 살지 말자 우리.. ^^ 문제 - 어후.. 이게 fastapi만들고, tmux로 무중단 시도하니깐 전역으로 다시 설치해야 했는데자꾸 hub.py가 없다고 에러가 떴었다..- ..? 아니 있는데?- 왜 못잡지 ? 하면서, 반복적으로 폴더에 들어갔다가 나왔다가 하면서 확인하고 또 확인했다.  - 이 에러가 뜨다가 잡으면, 파이썬의 경로를 찾을 수 없다는 에러가 떴었다.- 이 부분은 캡처를 못했는데 2개가 계속 반복되었고, 지피티는 경로를 계속 확인하라고 했었는데.. 경로는 문제가 없었다니깐...ㅎ 해결- 처음에는 파이썬을 재설치 해야 하나? 생각했었다.. 자꾸 버..

다른 일이 있어서 지금 쓰고 있는데튜닝한 부분이랑 모델간 비교한 부분 코드도 리뷰해 주시고놓쳤던 지표들도 확인해 주셨다.  [train & val]- 버전 8, 11 에서 wandb의 결과값들이 계속 나타나지 않던 것은 ' tracker = wandb' 설정을 모델에 넣지 않아서 였음. - 이걸로 실시간으로 보면 되고, 만약에 계속 안 뜨면 그냥 결과값만 봐도 된다고 해주심.  - patience를 쓰려면 그냥 에폭 값을 높여도 알아서 멈춰주니깐 상관 없다는 것이랑- 학습률을 이번에는 고려하지 않았는 데 그것도 확인해볼 것 - seed=SEED 를 해야 시드 값이 고정됨 - 로스: 학습로스가 내려가는  밸리데이션 로스가 올라가면 과적합이라고 판단함.   - 로스가 증가되기 시작한 부분에서 멈춰야 함.  ..

- 어제 계속 학습을 돌리고 또 돌리고.. 또 돌리고.. ... 1. wandb..... 결과가 5버전이랑 8,11 버전이 다름  - ^^ 그냥 yolo 5버전이 다른 만큼 결과도 다름..- 같게 뽑아보려고 했으나,,, 그냥 로스율을 train과 val 버전 별로 수집을 따로 하지 않고 전체로 함. - 5버전은 자세하게 나왔는데 내 것은 안 됐음. - 업그레이드도 해봤으나... 8, 11 버전은 안 됐음. # 울트라틱스 임포트 업그레이드#!pip install ultralytics --upgrade- 5버전은 간단히 그래프로 볼 수도 있었음. - 8, 11 버전은 이 정도로만 나왔음.  - 결과 값에서 위 처럼 해보려고 했는데.. 자세하게 안 나와서.. 포기했음. 그래도 필요한 정보들은 다 나오고, 이건..

- 학습이 너무 느려서 멘토님께 여쭤봤다가 GPU 써보셨냐고 해서 안되는 줄 알았다니깐 가능하대서 바로 써봄. # 주피터에서 pytorch 설치 !pip install torch torchvision torchaudio # pytorch 버전 확인 필요!! PyTorch 1.12 이상 버전에서 M1의 GPU를 활용import torchprint(torch.__version__) # PyTorch 버전 확인# MPS는 M1 GPU에서 Metal API를 사용하는 PyTorch 백엔드입니다.print(torch.backends.mps.is_available()) # M1 GPU(Metal)가 사용 가능한지 확인# True 나와야 함#torch는 gpu를 기본값으로 쓰도록 설정 -> 이거 안하면 CPU가 ..

- 데이터 셋을 분리하는 코드에 멘토님이 코드 리뷰를 해주셨는데, 현재는 확장자가 png 하나이지만, 나중에는 어떻게 될 지 모르기 때문에replace()로 단순히 대치 하는 것보다 다른 방법을 추천해 주셨다.  - 학습할 데이터 셋을 나누는 과정에서, 라벨 리스트를 따로 추출함. -> train 폴더에 있기 때문에 그냥 같은 제목으로 나눠도 되지만,    정확하게  각 img에 대응되는 txt인지 확인 하기 위해서 이 과정을 거침. => 이 부분이 사실 좀 이해가 안 갔었음. 어차피 퍼센트로 나눌 건데? 이런 느낌이었는데      이미지와 라벨 파일을 서로 연경하는 과정을 정확하게 트랙킹하기 위함이었다고 해서 이해가 감.  수정 전 all_labels = [img.replace(".png", ".txt..

- 이미지 크기 확인을 위한 코드를 짜는데 처음에 gpt에게 물어서 짠 코드가 너무 느렸다.- 시간이 너무 걸려서 다른 방법을 물었고. # 첫 번째 이미지 크기 기준 설정example_image = image_files[0] # 첫 번째 이미지 예시example_width, example_height = None, None# 첫 번째 이미지 크기 가져오기if example_image: img_cv = cv2.imread(example_image, cv2.IMREAD_UNCHANGED) if img_cv is not None: example_height, example_width = img_cv.shape[:2] print(f"Example Image: {example..

-  정리한 ppt의 장단점을 명확히 짚어주셔서 좋았음. - 특히, 구체적으로 어떤 점들이 부족했는 지를 알려주셔서 감사함. - 전반적으로 구체적으로 표시하라는 내용이었는데,  성능지표나, 대안, 개발환경에 대해서 명백히 하라는 것이었다. 또, 질문했는데 모호한 부분이 있으면,함께 확인하자고 재질문을 해주시고코드리뷰도 꼼꼼히 해주셔서 매우 좋았다.  특히 데이터 증강을 할 것인지,데이터 셋의 형식을 변경해서 다른 모델들과 비교를 해볼 것인지에 답을 명확히 주신 것도 좋았다. 일단은 최신 모델로 재확인 해봐야겠다.  - 마지막 발표 때는 피드백 주신 것을 바탕으로 수정해서 보완할 예정이다. - Q. 바운딩 박스가 자꾸 위로 떠서 비율을 맞추는 방법에 대해서 질문함- 이미지를 한 개만 열어보고 확인했는데, ..

https://www.hitechbpo.com/blog/top-object-detection-models.php 10 Best Object Detection Models of 2025: Reviewed & ComparedExplore the top object detection models of 2025. Compare their USPs, architecture and applications to find the perfect fit for your needs. Click to read more!www.hitechbpo.com- 리뷰 논문을 찾으려다가 가장 최신의 비교 글 이라서 가지고 왔음.  - 위 4가지가 중요하지만, 최근의 모델들은 이미 이 특징들에 대해서 robust 해졌기 때문에 이젠 정말 ..

- 이전 프로젝트를 정리하다가 주피터 파일이 너무 커져서 업로드가 안되는 것을 보고 코멘토는 바로 연결하려고 아예 깃과 연동 시켰다.  - 구글 검색을 했는데 거의 git을 터미널에서 따로 하는 거라 GPT에게 물어봐서 설치 또 나중에 헷갈릴까봐 정리해둠! 1. 터미널에서 깃 레포지토리랑 프로젝트 폴더 연동 cd /Users/tasha/Mywork/webTest # 네 프로젝트 폴더로 이동git init # Git 저장소 초기화git remote add origin #연결확인 git remote -v#리드미가 있어서 아래로 충돌 방지를 위해서 가지고 옴git pull origin main --rebasegit push -u origin main# 첫 커밋git add .git commit -m "초기..