728x90 반응형 Python16 cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\colormap.cpp:736: error: (-5:Bad argument) cv::ColorMap only supports source images of type CV_8UC1 or CV_8UC3 in function 'cv::colormap::ColorMap::operator ()' cv2.app.. Grad Cam 구현 중에 원본 이미지에 히트맵을 그리는 코드는 matplotlib을 사용하여 작성했다. [Grad Cam] gradcam pytorch 구현 with chatGPT chatGPT를 사용하여 Grad Cam을 구현해 봤다. 물론 한 번에 구현되진 않는다. Grad Cam은 마지막 컨볼루션 레이어를 사용해야 의미있는 결과를 얻을 수 있다. 코드는 다음과 같다. import torch import torch.nn yeeca.tistory.com 이를 opencv 코드로 옮기면서 에러가 발생했다. gc_jet = cv2.applyColorMap(result, cv2.COLORMAP_JET) 여기서 잘못된 것인데 result 변수의 shape는 (224,224)였으며 dtype은 float32였.. 2023. 6. 15. TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1), <i8 - PIL.IMAGE fromarray 에러 Image.fromarray(re[0].numpy()) 이전에 작성했을 때 문제없던 코드를 재사용하니 에러가 발생했다. re[0].numpy()의 shape는 (224,224)이다. mode를 지정해주면 오류가 해결된다. L 대신 RGB를 사용해도 된다. 하지만 에러만 사라졌을 뿐, 근본적인 문제는 해결되지 않았다. 검은 이미지가 아닌 Segmentation 결과가 출력되어야 한다. 오류를 수정한 결과이다. dtype이 int64였는데 이는 fromarray함수에서 지원하지 않는 data type이므로 에러가 발생한 것이다. pred_test의 return 값은 같은 torch.Tensor 타입의 pred에서 pred.byte().numpy(), pred.numpy() 값이다. dtype은 각각 uint.. 2023. 5. 25. 선형대수 기초 수식 LaTeX표현과 numpy 구현 with ChatGPT 논문에서 보이는 선형대수 식은 대부분 LaTeX 문법으로 작성된다. 나는 LaTeX 문법을 잘 모르지만 ChatGPT를 활용하여 간단한 선형대수식을 작성해 보았다. Scalar : a single number $ s \in \mathbb{R} $ Vector : an ordered list of numbers $ \mathbf{x} = \begin{bmatrix}1 \\ 2 \\ 3\end{bmatrix}, \mathbf{x} \in \mathbb{R}^3 $ Matrix : a two-dimensional array of numbers $ \mathbf{A} = \begin{bmatrix}1 & 2 \\ 3 & 4 \\ 5 & 6\end{bmatrix}, \mathbf{A} \in \mathbb{R}^.. 2023. 5. 14. [ViT] Vision Transformer 구현 -2 Encoder (완) 이전에 Vision Transformer의 Embedding까지 구현했다. [ViT] Vision Transformer 구현 -1 Class Token, Position Embedding 이전에 이미지를 패치로 나누고 프로젝션 연산까지 진행하는 코드를 작성했다. [ViT] Vision Transformer 구현 -0 Linear Projection of Flattened Pathes Vision Transformer를 모듈별로 구현하며 궁금한 점을 기록했다 yeeca.tistory.com class VisionTransformer_(nn.Module): def __init__(self,img_size,patch_size,embedd_dim,): super().__init__() self.img_size .. 2023. 4. 24. 이전 1 2 3 4 다음 728x90 반응형
