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우분투 터미널에서 zip파일 압축풀기(+새로운 폴더 생성 및 extract) 우분투 터미널에서 unzip을 사용해 압축파일을 풀려하니.. 기본 명령어인 unzip의 경우 예를 들어 unzip test.zip 을 실행하면 window 기반처럼 자동으로 test폴더가 새로 생성돼서 그 안에 압축이 풀리는게 아니라 그냥 그 현재 경로에 다 풀려버린다. 이럴 때는 아래 명령어를 활용하면 해당 경로에 있는 모든 zip 파일을 순차적으로 압축을 풀고 그 파일의 이름의 새로운 폴더를 생성해 그 안에 압축이 풀린다! 기본 명령어보다 훨씬 많이 쓸 것 같아서 기록! for f in *.zip; do unzip -d "${f%*.zip}" "$f"; done 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 14.
[Solved] Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running? 와 process exited error code docker 잘 사용하고 있다가 어느날 갑자기 docker ps 이 명령어에 Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running? 위와 같은 에러가 뜬다. 구글에 검색해보니 docker service 자체가 꺼진것으로 보인다. 그러고 나서 해결 방법으로 $sudo systemctl start docker $sudo systemctl enable docker 위 명령어를 치면 다시 docker가 잘 실행된다는 답변이 대부분이었으나 나의 경우 $sudo systemctl start docker 를 쳤을 때 ● docker.service - Docker Application Containe.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 12. 7.
파이썬 폴더 내 이미지 파일 이름 불러오기 베이스 코드 import os from glob import glob filename_list = glob(os.path.join("./test_real", "*.jpg")) def getonlyfilename(path): filename = path.split('/')[-1] return filename def rm_extension(filename): filename_rm_ext = filename[:-4] return filename_rm_ext for filepath in filename_list: #print(filepath) filename = getonlyfilename(filepath) #print(filename) filename_rm_ext = rm_extension(filename) # for o.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 24.
[Docker 설치]curl libssl1.0.0 error와 the GPG error "NO_PUBKEY"가 둘 다 뜰 때 해결법 https://shanepark.tistory.com/237 Ubuntu 20.04 LTS ) Docker 설치하기 Intro Docker는 제가 회사에서 사용하는 노트북의 OS를 Windows 에서 Ubuntu 로 변경하게 된 트리거 였습니다. Docker를 사용하면 정말 편하게 격리된 컨테이너들을 구성해 가상화의 장점을 정말 잘 살릴 shanepark.tistory.com Docker 설치 메뉴얼은 위의 링크를 따라서 하면 된다. 나의 경우 UBUNTU 20.04이고 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg 이 명령어.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 22.
Window 개발 환경 셋팅하기(nvidia-driver) 1. nvidia-driver 설치? 우선 장치관리자를 들어가서 디스플레이 어댑터를 확인해보면 아무 설치하지 않아도 그래픽카트를 잡는 것을 알 수 있다. 윈도우는 기본으로 설치되어서 연동되는 nvidia-driver가 있지만 대부분 옛 버전일 확률이 높기 때문에 공식 사이트에서 보유한 그래픽카드의 권장 drivier를 다시 설치하는게 좋다 https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr Download the latest official NVIDIA drivers Download the latest official NVIDIA drivers www.nvidia.com 바탕화면 - 우클릭 - NVIDIA 제어판(자동으로 깔려있음) - 드라이버 버전 확인하면 끝! 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 8.
ImportError: cannot import name 'imresize' from 'scipy.misc' 해결 from scipy.misc import imresize ImportError: cannot import name 'imresize' from 'scipy.misc' 위와 같은 에러 발생 시 기존 scipy를 삭제하고 1.1.0 버전으로 재설치 -- > pip uninstall scipy -- > pip install scipy==1.1.0 raise NotFoundError('no lapack/blas resources found') numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found 그래도 위와 같은 에러가 발생한다면 -- > sudo apt-get install gfortran libopenblas-dev liblapa.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 22.
Image.ANTIALIAS 쓰는 이유? img = img.resize((fix_image_width, fix_image_height), Image.ANTIALIAS) 이미지를 기존 해상도보다 낮게, 즉 저해상도로 변환시킬때 깨짐 현상을 최소화 하기 위한 방법으로 옵션에 Image.ANTIALIAS를 써준다. 즉 이미지 리사이징 시킬 때 깨지고 흐려지는 현상을 방지함에 목적이 있다. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 18.
plt.imshow(img[:,:,::-1]) 를 쓰는 이유? cv2.imread로 읽은 이미지를 plt 라이브러리로 imshow하려면 cv2는 이미지를 BGR 순으로 읽어오지만 plt의 이미지 입력은 RGB 순이기 때문에 역으로 받아야한다. 따라서, plt.imshow(img)가 아닌 plt.imshow(img[:,:,::-1])로 그려야한다. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 5.
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 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 5.
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.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 22.
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.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 26.
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.. 공감수 2 댓글수 2 2021. 12. 29.
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 .. 공감수 1 댓글수 0 2021. 10. 7.
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.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 7. 29.
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.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 28.
[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. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 28.
영상추적과 색상모델(HSV, RGB, GRAY) 영상추적 알고리즘을 공부하다가 색상모델에 대해 좀 더 알게 되었다. 우선 색을 표현하는 방법에는 가장 흔하게 알고있는 RGB와 GRAY기반의 색상모델이 있다. 그렇다면 HSV는 다소 생소한데 HSV 색상모델에 대해 알아보자. HSV 색상모델은 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value)의 3차원 좌표를 써서 특정한 색을 지정한다. 각각의 구성요소에 대해 더 알아보자 1. HSV 색상모델 1) 색상(Hue) - 색상이란 가시광선 스펙트럼을 원모양으로 배치한 색상환에서 가장 파장이 긴 빨강색을 0°라고 하였을 때 상대적인 배치 각도를 의미한다. - 전체 원은 0°~360°의 범위를 갖고 360°와 0°는 결국 같은 색상인 빨강색을 의미한다. - 즉, 위의 원기둥 모양에서 색상은 원기둥을 위.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 7. 14.
Human Detection in a Sequence of Thermal Images using Deep Learning 리뷰 열화상 기반 Human detection 연구 쪽은 공부하다가 읽게된 논문이다 학위 연구라 그런지 인간미 넘치는 논문이었달까,, 학회 논문 저널 논문이랑 사뭇 다른 느낌 일단 Abstract에 결과를 말하기도 전에 활용한 데이터가 별로라고 라벨링도 이상하다고 하소연한 부분이 기억이 매우 남는다,, 그래도 학위 논문이라 Human detection이 뭔지, 어떤 난제와 연구적 이슈가 있는지, 평가 지표는 어떤 것인지 등등 매우 자세하게 기술 되어 있어서 처음 위 분야를 공부할 때는 읽어보면 좋은 논문이라 생각한다. 위 논문에서 결국 하고자 하는건, 열화상 이미지를 활용해서 Human detection을 하는 것이고, 특이한 점은 Single image 기반이 아니라는 것이다. 위 저자가 주장하는건, 열화상.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 6. 18.
precision, recall 헷갈릴 때 True Positive(TP) : 실제 True인 정답을 True라고 예측 (정답) False Positive(FP) : 실제 False인 정답을 True라고 예측 (오답) False Negative(FN) : 실제 True인 정답을 False라고 예측 (오답) True Negative(TN) : 실제 False인 정답을 False라고 예측 (정답) Object Detection 쪽 하다보면 꼭 다시 한번 보게 되는 개념이고 수도 없이 이해했고 알았던 내용인데... 이상하게 한참 뒤에 보면 또 헷갈린다. * 쉽게 생각하는 방법 정리! True Positive 용어에서 무조건 뒤의 Positive와 Negative 용어는 예측 값이라고 생각하자. 앞이 True이든 False이든 뒤에 Positive가 나.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 6. 18.
opencv(opening과 closing) 이전 포스트에서 침식 연산과 팽창 연산을 배웠습니다. 이번에는 배울 opening과 closing 연산은 침식 연산과 팽창 연산의 혼합 응용으로, 열림 연산과 닫힘 연산에 대한 개념을 보실 분들은 이전 강의를 참고하시기 바랍니다. jhtechblog.tistory.com/entry/ErosionDilationOpeningClosingOpencv #Erosion#Dilation#Opencv OpenCV에서 제공하는 Erosion, Dilation 함수들에 대해 작성합니다. 보통 바이너리 이미지(Binary Image)에서 흰색으로 표현된 오브젝트를 개선하고 오브젝트 주위로 존재하는 노이즈를 제거하기 위해 사 jhtechblog.tistory.com 1. Opening Opening 연산은 Erosion 연.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 4.
opencv(Erosion과 Dilation) OpenCV에서 제공하는 Erosion, Dilation 함수들에 대해 작성합니다. 보통 바이너리 이미지(Binary Image)에서 흰색으로 표현된 오브젝트를 개선하고 오브젝트 주위로 존재하는 노이즈를 제거하기 위해 사용됩니다. 1. Erosion 2. Dilation 순으로 공부해봅시다. 우선 이미지를 로드한 후 Grayscale로 변환시키면 [0,255]의 픽셀 분포를 가지게 됩니다. (0 : 검은색, 255 : 흰색) 이후 Opencv 함수에서 제공하는 Binarization 연산을 통해 특정 Thredshold 기반으로 [0,255] --> [0,1]의 맵분포로 변환시킵니다. 이제 위 항목들의 연산을 시킬 준비는 끝입니다. 1. Erosion 바이너리 이미지에서 흰색 오브젝트의 외곽 픽셀 혹은 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 4.
Computer vision 전반(classification, detection, Image segmentation) CV의 문제 1. Classification 2. Object Detection 3. Image Segmentation Single Object이 포함된 이미지에서 이 사진이 어떤 물체인지 클래스를 부여하는 것이 Classification이라면 클래스를 부여함과 동시에 정확한 위치를 네모 박스로 따오는 것까지의 태스크를 Classification + Localization이다. 하지만 보통의 사진에는 하나의 물체만 존재하지 않으며 서로 겹쳐져서 존재하는 경우가 많다. 이에 하나의 이미지에서 Multiple object의 위치를 Bounding box 형태로 찾고 이게 어떤 클래스인지 부여하는 것을 Object Detection이라고 한다. Object detection은 어떠한 물체를 찾아낼 때 가장 많.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 3.
EDRN(Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution) 리뷰 EDRN(Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution) 서울대학교 이경무 교수님 연구실에서 출간됐던 EDRN(Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution) 리뷰합니다. 위 논문의 Contribution은 크게 두가지로, 1. 기존 Conventional Residual network기반의 SR 네트워크에서 불필요한 모듈(Batch normalization)을 제거함으로써 메모리/성능 측면에서 유효한 효과를 봤음 2. 단일 스케일기반의 SR 네트워크뿐만 아니라 멀티 스케일기반의 MDSR 네트워크를 제안함 입니다. Introduction - Super-resolu.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 4. 12.
데이터 전처리 데이터 정제 1. 데이터 전처리의 중요성 - 결과에 굉장한 영향을 끼침 - 데이터 분석 중 데이터 수집과 전처리 부분에 많은 시간 소요 - 데이터 전처리 : 데이터 정제 --> 결측값 처리 --> 이상값 처리 --> 분석 변수 처리 2. 데이터 정제의 개념 - 결측값을 채우거나 이상값을 제거하는 과정 3. 데이터 정제 절차 - 오류 원인 분석 : 결측값(누락), 노이즈(오입력), 이상값(아웃라이어) - 정제 대상 선정 : 모든 데이터를 대상으로 정제 활동, 내부 < 외부 데이터 , 정형 데이터 < 비정형 및 반정형 데이터 - 정제 방법 선정 : 정제 규칙 활용하여 위반하는 데이터 검색, 데이터 특성에 맞는 정제 규칙 수립 ex) 삭제, 대체, 예측값 삽입 4. 데이터 정제 기술 - 데이터 일관성 유지를 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 3. 11.
4-2 분산 컴퓨팅 환경 소프트웨어 구성요소 1. 분산 컴퓨팅 환경 소프트웨어 - 맵리듀스 " key -value 형태의 mapping, 통합하여 처리하는 Shuffling, 맵 처리된 데이터를 정리하는 reducing - 얀 : 하둡의 맵리듀스 처리부분을 새롭게 만든 자원 관리 플랫폼, 리소스 매니저와 노드 매니저로 구성 리소스 매니저 : 스케줄러 역할, 클러스터 이용률 최적화 노드 매니저 : 노드 내의 자원을 관리, 리소스 매니저에게 전달 수행, 컨테이너 관리 애플리케이션 마스터 : 컨테이너 실행 컨테이너 : 격리 환경을 지원하는 가상화 자원 - 아파치 스파크 : 하둡 기반 데이터 분산 처리 시스템, 실시간 데이터 처리, 파이썬,R 등에 사용 가능 - 하둡 분산 파일 시스템(HDFS) : Hadoop distributed file system,.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 3. 11.
4-2 분산 컴퓨팅 환경 소프트웨어 구성요소 1. 분산 컴퓨팅 환경 소프트웨어 - 맵리듀스 " key -value 형태의 mapping, 통합하여 처리하는 Shuffling, 맵 처리된 데이터를 정리하는 reducing - 얀 : 하둡의 맵리듀스 처리부분을 새롭게 만든 자원 관리 플랫폼, 리소스 매니저와 노드 매니저로 구성 리소스 매니저 : 스케줄러 역할, 클러스터 이용률 최적화 노드 매니저 : 노드 내의 자원을 관리, 리소스 매니저에게 전달 수행, 컨테이너 관리 애플리케이션 마스터 : 컨테이너 실행 컨테이너 : 격리 환경을 지원하는 가상화 자원 - 아파치 스파크 : 하둡 기반 데이터 분산 처리 시스템, 실시간 데이터 처리, 파이썬,R 등에 사용 가능 - 하둡 분산 파일 시스템(HDFS) : Hadoop distributed file system,.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 3. 10.
6. 개인정보 활용 1. 개인정보 비식별화 개념 - 데이터의 일부 또는 전체를 삭제하거나 대체함으로써 비식별화 시킴 - 절차 : 사전검토(개인정보인지 아닌지 확인) --> 비식별 조치 --> 적성성 평가 --> 사후관리 2. 개인정보 비식별 조치 방법 - 가명처리, 총계처리(통계적 기법을 활용하여 대체), 데이터 삭제, 데이터 범주화(수치를 구간화하여 표시), 데이터 마스킹(다른 기호로 대체) 3. 재식별 가능성 모니터링 - 정기적 모니터링의 필요성 - 재식별 가능 모니터링 점검 항목 : 내부 요인의 변화, 외부 환경의 변화 공감수 0 댓글수 0 2021. 3. 10.
5. 개인정보보호법제도 1. 개인정보보호의 개념 - 개인정보보호는 정보 주체의 개인정보 자기 결정권을 철저히 보장하는 것을 의미 - 개인정보 자기 결정권 - 개인정보보호의 필요성 : 1) 유출 시 피해 심각, 2) 정보사회 핵심 인프라, 3) 개인정보 자기 통제권 2. 빅데이터 개인정보 가이드라인 - 개인정보 비식별화 - 개인정보 재식별시 조치 - 민감정보 처리 : 통신내용 - 투명성 확보 : 공개, 개인정보 취급방침, 수집 출처 고지 - 수집정보의 보호조치 3. 개인정보보호 관련 법령 - 법령 : 시행령, 시행 규칙 - 개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법, 위치정보법, ㅐ인정보의 안전성 확보조치 기준 - 주요 3법 : 개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법 4. 개인정보보호 내규 - 정보보호 업무처리 지침 : 행정.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 3. 10.
4. 빅데이터 플랫폼 1. 빅데이터 플랫폼 개념 - 과정 : 수집 --> 저장 --> 처리 --> 분석 --> 시각화 - 구성요소 : 수집, 저장, 분석, 활용 - 데이터 수집 : 원천 데이터의 정형/반정형/비정형 데이터 수집 ex) 크롤러, EAI(기업에서 운영하는 서로 다른 어필 및 시스템을 통합하는 솔루션), ETL - 데이터 저장 : 원천 데이터의 정형/반정형/비정형 데이터 저장 ex) RDBMS,NOSQL - 데이터 분석 : 텍스트 부석, 머신러닝, 통계, 데이터 마이닝 - 데이터 활용 : 데이터 가시화 및 BI, OPEN API 연계 ex) 히스토그램, 인포그래픽 2. 빅데이터 플랫폼 데이터 형식 - HTML,XML,JSON,CSV - HTML : HyperText Markup Language, 웹페이지를 만들 때.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 3. 10.
3. 빅데이터 조직 및 인력 1. 빅데이터 업무 프로세스 - 빅데이터 도입 --> 구축 --> 운영 2. 조직 설계의 절차 - 경영 전력 및 사업 전력 수림 - 전체 조직 구조 설계 - 핵심 업무 프로세스 검토 - 팀 조직 구조 설꼐 - 핵심 인력 선발 - 역할과 책임 할당 - 성과 측정 기준 수립 - 역량 교육 및 훈련 3. 조직 구조 설계의 요소 - 업무 활동, 부서화, 보고 체계 4. 조직 구조 유형 - 집중 구조, 기능 구조, 분산 구조 - DSCOE, 데이터 사이언스 전문가 조직 - 조직 구조 설계 특성 : 공식화, 분업화, 직무 전문화, 통제 범위, 의사소통 및 조정 5. 조직 역량 - 하드 스킬과 소프트 스킬 - 하드 스킬 : 빅데이터 관련 이론적 지식, 분석 기술의 숙련도 - 소프트 스킬 : 전달력, 설득력, 협업능력.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 3. 9.

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