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일단 코드를 돌리기 전에, path를 먼저 수정해주었다. 여기는 format이라는 형태로 제공이 되어서 굉장히 불편하긴 한데, 아마 rgb/tiff 라는 경로는 그대로일거라고 생각이 드니까, 그대로 진행하고, 앞에 dataset의 경로 상태만 변경해서 진행하려고 한다. 일단 여기도 프리즈 어쩌구 에러 나니까 이렇게 바꾸어 주고, 이렇게 변환되는 것을 볼 수 있다. 근데 되고 있는건지 아닌건지 완료되기 전까지는 잘 모르겠으므로 일단 작업관리자 상태로 보아하니 괜찮은것같아서 내버려둬보고 수행이 끝나면 확인해보기로 하자. 다음 글로 돌아오겠습니다.

삽질한 내용인데, 사실 메인이 되는 함수 부를 찾아야햇는데 못찾아서 생긴 에러를 해결하느라 돌아돌아서 해결한 사례입니다. __ name __ = __ main __: freeze_support()인가 그거 오류 떠서 해결하려고 오신 분들은 읽으면 도움이 됩니다. 더보기 1에 이어서 설명하겠습니다. 이런 상황에서 파일은 이렇게 경로 명을 바꾸어서 실행해보았습니다. 결과는 이렇게 rawpy라는 모듈이 없다는 결과가 나왔는데, 모듈을 다운받아보겠습니다. pip 설치로 진행해보겠습니다. 잘 설치된 것같으니까, 다시 실행해보겠습니다. 굉장히 빠른 시간에 변환이 된 것 같은데, 일단 폴더를 들어가서 확인해보겠습니다. 음 폴더는 생성되었지만, 파일 변환이 잘 되지 않은 것 같습니다. 어쩐지 시간이 별로 안들더라구요,..

https://github.com/wuhuikai/DeepGuidedFilter wuhuikai/DeepGuidedFilter Official Implementation of Fast End-to-End Trainable Guided Filter, CVPR 2018 - wuhuikai/DeepGuidedFilter github.com 코드 출처는 이곳. 먼저 나는 D드라이브에 clone을 했다. 일단 conda create 구문으로 가상환경 만들어주었따 그리고 conda activate로 가상환경 실행할려고하니까 안되길래 activate 가상환경 실행하니까 잘된다. 그리고 또 conda가 opencv 못 찾길래 강제 설치 해버렸다. 멀고도 험한 opencv 설치 과정 뭔가 많네..? 이런 에러가 나길래 ..

보호되어 있는 글입니다.

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python monodepth_main.py --mode train --model_name yejin_model_train --data_path bdd100k_images/bdd100k/images/100k/train/ --filenames_file output.txt --log_directory tmp/ 이 구문을 돌려보겠다! 돌리는 중에는 끄도록 하겠다. 버클리 이미지들은 어떤 결과를 보여줄지! 음 . 문제가 생겼다. 버클리 이미지들은 스테레오 이미지가 아니었다. 그래서 다른 이미지들을 찾아야 한다ㅠㅠㅠ 후아 글면 일단 dehaze를 해보도록 하겠다. 일단 기존의 dehazenet 코드를 이용해서 dehaze를 할 수 있게 만들어보겠다. https://github.com/caibolun/DehazeN..