https://wiki.seeedstudio.com/YOLOv8-DeepStream-TRT-Jetson/ Deploy YOLOv8 with TensorRT and DeepStream SDK | Seeed Studio Wiki Deploy YOLOv8 on NVIDIA Jetson using TensorRT and DeepStream SDK - Data Label, AI Model Train, AI Model Deploy wiki.seeedstudio.com from ultralytics.YOLO.utils.torch_utils import select_device from ultralytics.YOLO.utils.tal import make_anchors line 4~5 줄을 아래와 같이 바꾸면 됩니다...

Ubuntu # 화면분할 screen # 세로 화면 분리 Ctrl + a + | # 가로 화면 분리 Ctrl + a + S # 분리된 화면으로 커서 이동 Ctrl + a + Tab # 분리된 새 화면에 쉘 실행 Ctrl + a , c Tmux # 세션 내 활성창 종료 CTRL + B, X # 세션 내 전체 창 종료 Ctrl + b , & # 세션 내 창 회전 ctrl + b , ctrl + o # 세션 이름 변경 ctrl+b ,, # 윈도우 이동 tmux move-window # tmux 가로 화면 분할 ctrl + b , % # tmux 세로 화면 분할 ctrl + b , "

def solution(n, words): pos = [0 for _ in range(n)] pos[0] = 1 lst = set([words[0]]) for i in range(1, len(words)): pos[i % n] += 1 if words[i-1][-1] != words[i][0]: return (i % n) +1, pos[i%n] elif words[i] not in lst: lst.add(words[i]) else: return (i % n) +1, pos[i%n] return [0,0] 나는 position을 행렬을 만들어서 식을 넣었지만 몫을 계산해서 몇번째 행인지 알 수 있음 def solution(n, words): for p in range(1, len(words)): if wo..

def over_coverage(idx , max_len): if idx > max_len: additional_idx = idx-max_len return additional_idx else: return None def calculate(start, end , elements): # print(start, end) additional_idx = over_coverage(end, len(elements)) if additional_idx: result = sum(elements[start:end])+sum(elements[:additional_idx]) else: result = sum(elements[start:end]) return result def solution(elements): answer..

DPT + DINOv2Depth Anything$$labeld_data :: D^l {(x_i, d_i)}^M_{i=1}$$$$unlabeld_data :: D^u = {u_i}^N_{i=1}$$$D^l$ 로부터 teacher model $T$를 학습하고$T$모델을 통해 pesudo depth labels를 $D^u$ 에 할당함Finally, 우리는 student model $S$ 를 labeled set과 pesudo labeled set으로 학습함3.1 Learning Labeled Images이 process는 MiDaS 학습방식과 유사함첫번 째로 depth value를 $d = {1}/{t}$ 로 변환하고 각 depth map을 0~1 사이로 변환함multi-dataset joint trainin..

libva-dev 패키지에 포함된 va/va.h 헤더 파일을 찾을 수 있어야 하는데 못찾아서 생긴 오류입니다. VA API는 비디오 가속을 위한 오픈소스 라이브러리입니다. 대부분의 Linux 배포판에서는 libva-dev 패키지에 해당 파일들이 포함되어 있습니다. sudo apt-get updatesudo apt-get install libva-dev위 코드를 실행하고도 다시 빌드하여도 안될경우에는 cmake -DCMAKE_CXX_FLAGS="-I/usr/include/va" -DCMAKE_C_FLAGS="-I/usr/include/va" ../{opencv_path}위와 같이 헤더파일 경로를 추가적으로 명시하여 해결할 수 있습니다.

Yolo v1 paper review Output → 7 x 7 x 30인 이유는 $$ grid * grid * {(x,y,w,h ,c)* bbox_{candidate} + class_{size}} $$ Localization Loss $$ \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj}[(x_i - \hat{x}_i )^2 + (y_i - \hat{y_i})^2] \ \qquad \qquad \qquad \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B}\mathbb{1}_{ij}^{obj}[(\sqrt w_i- \sqrt {\hat{w_i}})^2 + (\sqrt h_i - \sqrt {\ha..

torch.numel torch.numel input tensor에 대해 element의 총 개수를 return >>> a = torch.randn(1, 2, 3, 4, 5) >>> torch.numel(a) 120 >>> a = torch.zeros(4,4) >>> torch.numel(a) 16

Python 에러 핸들링 방식: Printing vs Logging # option A try: do_something_that_might_error() except Exception as error: traceback.print_exc() # option B import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) logger = logging.getLogger(__name__) try: do_something_that_might_error() except Exception as error: logger.exception(error) 파이썬의 dictionary 접근방식 # option A example_dict = {'foo': 'bar'} if exampl..