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python monodepth_main.py --mode test --data_path trainset/ --output_directory disparityset/ --filenames_file utils/filenames/kitti_test_files.txt --log_directory tmp/ --checkpoint_path tmp/model_train/model-181250 일단 이렇게 넣어서 다시 돌리는데, 문제는 여기 output_disparityset에 아무 반응을 하지 않는다는 것이다. 분명 여기에 output이 저장이 되어야 하는데, 그래서 이 에러를 고치는 과정을 여기에 적을까 한다. 음 코드를 뜯어봣는데 이게 output이 맞았다. 근데 음 왜일까 하 왜 안되는걸까 왜 이미지 형태로 볼..

이렇게 test과정을 돌려주고, 이렇게 잘 test 결과값까지 나오면 이제 evaluation과정만 남았다. python utils/evaluate_kitti.py --split kitti --predicted_disp_path tmp/model_train/disparities.npy --gt_path trainset/ 이렇게 돌릴 것이고, 또 돌리기 전에 이거 png로 바꾸어줘야 하나 했는데 없는 것 같다. 그런거 그래서 그냥 돌리기로 했다. ImportError: No module named 'cv' 에러가 나길래 이것도 pip로 설치해주려고 한다. (tensorflow) D:\monodepth-master\monodepth-master>pip install cv Collecting cv ERROR:..

음 이제는 잘되어가고 있는데, 이게 저장이 안되면 좀 슬플 것 같다... 두근두근 드디어 끝!!! python monodepth_main.py --mode test --data_path trainset/ --filenames_file utils/filenames/kitti_stereo_2015_test_files.txt --log_directory tmp/ --checkpoint_path tmp/model_train/model-181250 이제 이거 입력했다. 음 근데 에러가 난다. 왜지? 아 trainset경로가 잘못되었구나. 오케이 이렇게 바꾸어주었다. 음 근데 생각해보니까 애초에 여기 경로가 뭔가 이상한 것이다. training이라는 폴더가 없음. 그리고 png파일도 다 처음보는 이름들이고. 그래서..

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압축 푸는 중 이거 압축을 풀면서 동시에 파이참을 설치해보려고 한다. 그냥 파이참하지 말고 다른 툴 쓸까 고민도 되긴하네.. 파이참 한번 깔면 엄청 무거워지는것을 요새 들어서 너무 실감하고 있어서, 서브라임텍스트로 깔기로 했다. 그렇게 예쁜 ui는 아니지만, 그래도 편집기로서의 역할은 다한다고 생각한다. ㅋㅋㅋ 일단 나는 그냥 png로 사용하기 위해서 경로를 jpg가 아니라 png로 바꾸려고 한다. replace all. tada! 이제 압축이 풀리기만을 기다리면 된다. 일단은 내가 cmd에 적어야 할 코드를 미리 적어두겠다. python monodepth_main.py --mode train --model_name model_train --data_path trainset/ --filenames_fil..

일단 정리. D드라이브에 받았다. 파이참을 깔까 고민하다가 주피터로 시도해보려고 한다. https://jackerlab.com/jupyter-notebook-directory-change/ [Platform] 주피터(Jupyter) Notebook 시작 디렉토리 변경 ⋆ JackerLab 주피터(Jupyter) Notebook 접속 시의 최초 디렉토리를 변경하는 방법을 정리합니다. jackerlab.com 이거로 시작 디렉토리를 D드라이브로 변경하려고 한다. 이거는 알겠지. 여기서 이렇게 설정 파일을 만들어준다. 그러면 이 경로에 설정파일이 생기는데, 이거를 열어주자. 대충 보니까 이렇게 생겼다. 저기 부분을 이렇게 바꾸어주었다. 텐서플로 가상환경을 deactivate하고, 다시 원하는 경로에 가서 ac..