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일단 데이터의 다운로드는 마쳤다. 그러면 이제 이거를 돌려볼 시간이다. python monodepth_main.py --mode train --model_name my_model --data_path ~/data/KITTI/ \ --filenames_file ~/code/monodepth/utils/filenames/kitti_train_files.txt --log_directory ~/tmp/ 자. 돌려본 결과를 보니까, tensorflow가 설치되지 않아서 import구문이 에러가 나는 것을 확인할 수 있었다. 이 경우, 텐서플로를 설치해주면 될 것 같다. 근데 이 코드가 텐서플로 1.0이라는 것만 알지 텐서플로 cpu인지 gpu인지 어떤거를 설치해야 하는지 그거는 잘 모르는데 일단은 설치해보고 문제..

...더보기 오늘은 텐서플로로 머신러닝을 돌려보겠다. 음 파이토치로 돌리다가 갑자기 왜 그러냐고? 1. 파이토치로 되어 있는 애들은 대부분 기존 논문저자가 사용한 코드가 아닌, 변형된 코드이기 때문에, 정확하지 않은 경우가 많다. 2. 그리고 매트랩으로 했을 때는 데이터를 분석하기에는 숫자로 되어있고, 코드자체가 쉬운편이라 좋지만, 매트랩 자체가 무겁기 때문에, 머신러닝 트레이닝에는 적합하지 않기 때문에 애초에 테스트 코드만 올려두는 경우가 많다.(트레이닝이 된 산출물을 넣어서 돌려보는 것만 열어둔 논문들이 많음) 3. 내가 직관적으로 생각했을 때, 그동안 내가 매트랩에서 했던 그 깊이 실험은 생각보다 정확도가 높지 않았다. 그래서 다른 툴로 돌린 친구들은 어떻게 트레이닝이 되고, 그 모델들이 어떤 결과..

보호되어 있는 글입니다.

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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 This page contains our raw data recordings, sorted by category (see menu above). So far, we included only sequences, for which we either have 3D object labels or which occu..

오늘은 컴퓨터 최적화를 하려고 했다. 안그래도 블루투스 키보드 배터리가 간당간당해서 계속 키가 잘 안 먹혀서 배터리도 새로 사고, 오늘 석사님께 컴퓨터가 느려져서 그런데 어떻게 대처하시냐구 여쭤봤더니 구라제거기라는 프로그램을 추천해주셨다. 근데 이거 하고, 디스크 정리 조금 하니까 체감상 2.5배 정도는 빨라진 것 같다. 내가 여기에 은행 어플이랑 공인 인증서 같은거를 많이 깔아놔서 그런 것 같다. 여튼 완전 짱짱이다... 인터넷도 같이 빨라진 기분 이제 어제 하다가 만 파이토치를 해야겠다.