[pytorch]로 머신러닝 도전하기

이렇게 data라는 폴더를 만들어서,

이 data 폴더 안에다가

 

내가 다운로드 받은 depth 파일을 넣는다.

음 근데 구성이 내가 깃허브에서 본 구성과는 조금 달라서, 다른 애를 다운로드 받았어야 되는건가 싶다.

그래서 다른 애들도 받아보도록 하겠다;;

http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php

The KITTI Vision Benchmark Suite

문서를 읽다보니까 raw data를 읽어서 사용하는데,

원래 구버전은 이게 다 통합이 되어 있어서, 자잘한 에러가 났는데, 그 에러를 고친 이후에는 폴더도 더 많아지고 뭔가 많이 복잡해져서 일단 이 코드로는 이해가 안되기 시작했다.

그래서 일단은 여기 raw_data를 받아보고, 이 폴더도 아니면ㅠㅠ

음 내가 직접 바꾸던가 이해해서 코드를 수정하던가 해야 한다.

 

음 일단 하나의 성과를 얻었다.

여기에 val_selection_cropped라는 폴더가 있었다.

요 안에 내가 필요로 하던 경로 폴더 들이 몇개 보인다.

일단 1차 안심.

• Download manually selected validation and test data sets (5 GB)

Download

여기로 들어가면 본인의 이메일을 입력해서 (버그가 수정되면 이메일로 알려준다고 한다.)

그 이메일을 통해서 다운로드를 받을 수 있다.

 

일단 depth raw 디렉토리는 해결했다.

근데 문제는 rgb 디렉토리는 해결하기가 어려울 것 같다.

val_rgb_dir=os.path.join("utils", "val_select_crop_rgb")
if not os.path.exists(val_rgb_dir):
    os.makedirs(val_rgb_dir)

이게 os.path.join이라는 함수를 사용하는데, 이 함수가 뭘 의미하는지는 잘 모르겠지만,

일단 utils라는 경로 속성에 들어가서, val_select_crop_rgb를 선택해야 하는 것 같다.

 

나의 경우, 다운로드 받은 애가 이렇게 생겼으니까, 경로명을 코드상에서 바꾸어주었다.

val_depth_raw_dir="../data/depth_selection/val_selection_cropped/velodyne_raw"

그리고, rgb 속성은 어디서 가져오는지 아직 모르니까 일단 코드를 돌려볼까 고민이 된다.

음 돌리기 전에 os.path.join이라는 애가 어떤 역할을 하는지 찾아보도록 하겠다.

 

이런 역항할을 한다고 하는데, 그러면 현재 경로상에 util이라는 애가 있어야 하는 것 같다.

근데 없다. 얘도 다운을 어디선가 받어야 하는 것 같다.

이 코드 상에서 util이라는 애가 없기 때문에, util이라는 디렉토리를 새로 생성하거나 옮겨와야 할 것 같다.

 

• Download projected raw LiDaR scans data set (2 GB)

Download

얘를 일단 받아보자.

아우 이것도 10분 걸린다.

휴