전체 글 (68) 썸네일형 리스트형 OSError: Could not find library geos_c or load any of its variants ['libgeos_c.so.1', 'libgeos_c.so'] 해결 방법은 간단 !! sudo apt-get install libgeos-dev error 'gpu-architecture’ deep-high-resolution-net.pytorch git keypoint detection을 위해서 빌드를 하던 중에 다음과 같은 error 가 발생했습니다.에러 내용 : nvcc fatal : Value 'sm_35' is not defined for option 'gpu-architecture’ 해당 error 발생하는 원인은 NVIDIA의 CUDA 컴파일러인 nvcc가 컴파일할 때 지정된 GPU 아키텍처가 지원되지 않아서 발생하는 문제# 현재 nvcc에서 사용가능한 컴파일러 리스트 출력nvcc --list-gpu-arch# 해당 위치로 이동cd ./deep-high-resolution-net.pytorch/lib/nms/# nms 안에 setup_linux.py 내용 일부를 수정해야됨# .. WSI-VQA: Interpreting Whole Slide Images by Generative Visual Question Answering Preview논문에서는 whole slide image 암 진단 및 예후 예측에 많이 활용되고 있는 분야라고 설명을 하고 있습니다. 병리학자들이 Whole Slide Image(WSI)로부터, 정확하고 신뢰할 수 있는 진단 결과를 얻기 위해서는 많은 경험과 노력이 필요하며, WSI의 거대한 크기와 이질적인 특징들은 병리학적 판독 과정에 시간적인 소모가 많이 소요됩니다. 본에서는 Visual Question Answering(VQA) 방법을 통해 WSI를 해석하는 새로운 프레임워크인 WSI level의 VQA를 제안한다고 합니다. WSI-VQA는 다양한 종류의 WSI level에 대한 질문을하고 응답을 받는 형태로 병리학자들이 인간 - 기계의 상호 작용을 통해서 등급을 분류한다던가 생존 예측을 한다던가 종.. ADAS(Advanced Driver Assistance System) 자율 주행을 보조하기 위한 여러 시스템들을 있는데, 그중 ADAS에 대해서 간략하게 알아 보겠습니다. ADAS는 특정한 기능이 아니라, 운전자가 안전하고 편리하게 주행할 수 있도록 도와주는 시스템입니다.운전자를 도와서 사고를 미연에 방지하고 운전의 편리함을 제공하는 첨단 기술입니다. ADAS Camera는 FCW , PCW, LDWS등 과 같은 시스템들이 있고 이 외에도 많은 시스템들이 있습니다.FCW , PCW, LDWS에 대해서 간략하게 알아보겠습니다.FCW(Forward Collision Warning) : 전방충돌경고 시스템PCW(Pedestrian Collision Warning): 보행자충돌경고 시스템LDWS(Lane Departure Warning System): 차선 유지 보조 시스템 A.. DMS(Drive Monitoring System) 자율주행에 보조 시스템은 차에 달려있는 여러 센서와 카메라들을 사용합니다. ADAS와 같이 주행을 보조하고 차량이 차선 이탈을 할 경우, 이를 알려줘 사고를 방지하거나 인-캐빈 모니터를 사용해서 탑승자와 반려동물에 대한 모니터링 및 차량에 실내 상태를 모니터링 할 수도 있습니다. 후방 카메라로 주차를 하는데 도움을 준다거나 AroundView Monitoring을 통해서 차량의 사각지대를 볼 수 있게 해주거나 DMS와 같이 졸음 전방 미주시와 같이 운전 자의 상태를 확인해 경고를 해주는 시스템도 존재합니다. 이번에는 DMS를 간단하게 알아보려고 합니다. DMS란 감지 기술과 분석을 사용해서 머리와 몸의 자세 눈의 상태, 주의력 졸음, 감정 및 장애를 모니터링하는 창량내에 존재하는 시스템을 의미합니다. D.. [간단리뷰]Unet++ Unet++의 구조적인 특징을 논문에서는 Unet의 구조에서 Nested된 구조를 가지고 있고, 의료 영상을 조금더 잘 Segmentation을 하기 위한 목적으로 만들어진 모델이라고 합니다. 우선 위에서 설명한 것과 같이 Unet의 구조에서 Nested된 구조를 가지고 있기 때문에 Unet과 유사한 구조를 가지고 있고, 기존 Unet에 비해서 조금더 깊어지고, 각 layer에서 나온 feature들 간의 loss를 계산한다는 점이 기존 Unet과의 차이 점입니다. Unet++를 이해하기 위해서는 우선 Unet에 대해서 알아야합니다. Unet은 기본적으로 Encoder-Decoder의 구조를 가지고 있습니다. Encoder에서는 down-sampling을 진행하고, decoder 부분에는 Up-.. 퀴즈봇 만들기 - 3 app이라는 folder 안에는 config.py, datanase.py, main.py, models.py 이렇게 4개의 .py파일로 구성되어져 있고, lib에는 telegram.py와 telegram api를 활용하기 위한 .env 파일로 구성되어져 있습니다. 우선 제가 사용한 환경의 requirements.txt입니다. altair==5.2.0 annotated-types==0.6.0 anyio==3.7.1 attrs==23.2.0 bcrypt==4.1.2 blinker==1.7.0 cachetools==5.3.3 certifi==2024.2.2 cffi==1.16.0 charset-normalizer==3.3.2 click==7.1.2 cryptography==3.4.7 defusedxml==0... 퀴즈봇 만들기 - 2 텔레그램으로 퀴즈 봇을 만들 예정입니다. 우선, 퀴즈 봇을 만들기 전에 텔레그램으로 봇을 만들어 보겠습니다 !! 텔레그램에 봇을 만들기 위해서 우선 다음과 같은 준비사항들이 필요합니다. 텔래그램 가입 및 설치(스마트폰) 개발 편의를 위해 데스크탑에도 설치 봇파더를 이용해 봇 생성 1.텔래그램 가입 및 설치(스마트폰) 텔래그램 가입은 스마트폰으로 진행하는 것이 가장 수월했습니다 !! 구글 playstore에서 다운 받아 진행해 주시면 됩니다. 2.개발 편의를 위해 데스크탑에도 설치 스마트폰을 사용해서 가입 완료 후 링크에 접속을해서 텔레그램을 데스크탑에 설치해 줍니다! 3. 봇파더를 이용해 봇 생성 설치 및 가입이 완료 됐다면 봇 파더라는 API를 사용할 예정입니다. 봇 파더의 API 링크입니다. 이와 같.. 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음
