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No module named 'ignite.engine' 에러 발생 시 ModuleNotFoundError: No module named 'ignite' 라는 에러가 발생해서 pip install ignite를 돌렸더니 또 다음과 같은 에러가 뜬다. from ignite.engine import Engine, Events ModuleNotFoundError: No module named 'ignite.engine' 그럴때는 아래와 같이 pytorch-ignite를 다시 깔아줘야한다. pip install pytorch-ignite 더보기
pyinstaller 관련 정리 1. pyinstaller 설치 1.1 sudo pip install pyinstaller -- >이렇게 설치하고 나중에 돌리면 Traceback (most recent call last): File "-", line 7, in ModuleNotFoundError: No module named 'cv2' [20818] Failed to execute script -' due to unhandled exception! 가상환경을 전혀 반영하지 못하는 에러가 발생한다. 1.2 conda install -c conda-forge pyinstaller -- > pyinstaller를 새로 설치해준 뒤 다시 실행하면 위의 에러는 해결 2, pyinstaller 실행 2.1 pyinstaller ~~~.py + b.. 더보기
SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape 에러 경로를 넣어줄때 그냥 복붙해서 1txtfile_folder1 = 'C:\Users\User\PycharmProjects\yolov\ScaledYOLOv4\autolabeling_images\labeledtxtfile' 이런식으로 넣어주게 되면 C:\Users\User\PycharmProjects\yolov\venv\Scripts\python.exe C:/Users/User/PycharmProjects/yolov/ScaledYOLOv4/mergingtxtfile.py File "C:/Users/User/PycharmProjects/yolov/ScaledYOLOv4/mergingtxtfile.py", line 8 txtfile_folder1 = 'C:\Users\User\PycharmProjects\yolo.. 더보기
PP-OCR: A Practical Ultra Lightweight OCR system 논문 리뷰 PP-OCR (A Practical Ultra Lightweight OCR system) PPOCR은 최근 바이두에서 출시한 OCR 경량 시스템이다. 위 논문에서는 OCR이 낮은 Computing power에서 적용이 되야하는 실제 사례가 많음을 강조하고, 이에 모델의 성능과 모델 사이즈(Computing power,speed...)의 Trade off 에 관해 많은 고찰과 실험을 진행하였다. 물론 실험의 최종 목표는 모델의 성능을 높히면서도 모델을 경량화하기 위함으로, 여러가지 Strategies를 도입하고 Ablation study을 통해 그 유효성을 검증한다. PPOCR system은 크게 3가지 파트 (Text Detection, Detected box rectification, Text Reco.. 더보기
ImportError: cannot import name 'imsave' from 'scipy.misc' error 해결 분명히 pip install scipy 를 통해서 모듈을 깔았는데 ImportError: cannot import name 'imsave' from 'scipy.misc' 위와 같은 에러가 발생한다. 그럴때는, pip uninstall scipy pip install scipy==1.2.0 로 다운그레이딩된 scipy를 새로 깔아준다. Scipy 모듈은 1.2.0 이후 버전에서 imsave,imread 등의 이미지 관련 기능들을 제공하지 않는다. 그래서 1.2.0 이전 버전을 깔던가 아니면 imageio 모듈에서 imwrite,imread 를 대신 사용해주면 된다. from scipy.misc import imread -- > from imageio import imread from scipy.misc .. 더보기
Object tracking metric 설명 MOT(Multiple object tracking)의 논문을 보면 MOTA,MOTP,IDF1,MT,ML,FP,FN,IDS.... 굉장히 많다. 우선 MOTA는 가장 많이 쓰이는 Metric인데 식을 보면 알겠지만, False positive, False negative, ID Switch를 모두 반영하여 전반적인 tracking performance를 보여준다. FP(False positive)는 맞다고 판별했는데 실제로는 틀렸으니까 즉, Object이 있다고 Bounding box를 쳤는데 실제로는 아무곳도 없었던 경우를 의미한다. 반대로 FN(False negative)는 없다고 판별했는데 실제로는 있었으니까, 즉 Object이 없다고 판별해서 Bounding box를 안쳤는데 실제로는 물체가 있었.. 더보기
Public detection vs Private detection? 근래에 Multi-Object tracking 분야를 공부하데 논문을 읽다보니 Public detection과 Private detection이라는 생소한 용어가 등장한다. 위 두가지 용어가 나온 배경에는 Object tracking 자체의 공정한 성능 검증 때문이다. Object tracking은 대부분 Object detecion된 결과 기반으로 ID matching혹은 initialization등이 이루어 지는데, Object detection에도 yolo, ssd 등등 여러가지 방법론들이 존재하며 성능 또한 다르다. Object tracking의 최종 성능에는 Object detection 결과에 의존적일 수 밖에 없는데, 이렇게 되면 tracking연구들 끼리의 성능 평가가 애매해진다. Obje.. 더보기
[pdf] Anomaly detection(Novelty detection), AnoGAN 발표자료 AnoGAN 논문 리뷰를 위해 직접 만든 자료 첨부합니다. 발표 자료에는 1) Anomaly detection의 전반적인 내용과 2) AnoGAN의 backbone network인 GAN(Generative Adversarial Network) 3) AnoGAN의 Concept 으로 구성되어 있습니다. 공부나 세미나 발표용으로 활용하시기 바랍니다. PPT 파일이 필요하신 분은 댓글로 메일주소 알려주세요. 더보기

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