DeepFlowest

. py 파일 실행할 때 다음과 같은 오류 남. OSerror: libdarknet.so:cannot open shared object file: no such file or directory ==> make 할 때 libdarknet.so가 안 만들어졌거나 or 경로가 잘 못 설정되었기 때문. 1) Makefile 수정 Makefile에 들어가서 LIBSO=1로 수정 2) make $ make 다시 make 한 후, 3) libdarknet.so 경로 수정 darknet.py 에 들어가서 lib 경로 다음과 같이 입력 lib = CDLL(os.path.join(os.getcwd(), "libdarknet.so"), RTLD_GLOBAL) 다시 .py 파일 돌려보면 (ex. darknet_video.py..

문제 상황 1) 듀얼부팅인데, ubuntu만 속도 엄청 느려짐 - 컨테이너에 과부하 걸리면, 해당 컨테이너뿐만 아니라, OS에 전체적인 성능 저하가 발생할 수 있다고 함. - 현재 있는 모든 컨테이너가 전원이 켜져 있으면 무조건 돌아가게 되어있어서, 과부하 걸리지 않았나 생각됨. - 그래서 사용하지 않는 컨테이너 6개 지움. ==> OS 속도 조금 향상됨. 문제 상황 2) 도커 컨테이너에서 갑자기 실시간 웹캠 스트리밍이 안 됨. 해결 방안 1) 사용하지 않는 컨테이너 삭제 해결 방안 2) docker daemon 중지 $ sudo service docker stop $ reboot $ sudo service docker start ==> 우분투 환경 속도 제대로 돌아옴, 실시간 카메라 스트리밍 잘 됨. ..

1) 우분투 시스템 업데이트 2) 도커 컨테이너 정리 ==> 도커 반응속도 좀 빨라짐 3) 업데이트 : sudo apt update 4) 시간 맞추기 참고 1) 리눅스 디스크 용량 확인 명령어 $ df -h 참고 2) 리눅스 메모리 사용 용량 확인 명령어 $ free -g

git clone 후 파일 add하는데 다음과 같은 오류가 남. fatal: not a git repository (or any of the parent directories): .git ==> 현재 폴더에 git에 대한 정보를 담은 파일이 없기 때문에 발생하는 에러 $ git init 명령어 입력 위 명령어 입력하고 나면 .git 파일이 생기고 오류도 해결된다.

YOLO_mark로 학습시킬 데이터에 라벨링 하고, 라벨링한 데이터를 darknet내부 디렉토리에 위치시키고 ./darknet detector train data/obj.data yolo-obj.cfg darknet19_448.conv.23 학습을 위한 코드를 돌렸는데, 다음과 같은 에러가 나왔다. 1. OpenCV, cuDNN 에러 에러1 : ./darknet: error while loading shared libraries: libopencv_highgui.so.4.4: cannot open shared object file: No such file or directory 에러2 : ./darknet:error while loading shared libraries:libcudnn.so.8 ▶ Op..

keras와 tensorflow 설치를 위해서 Anoconda Prompt에 다음과 같이 실행시켰지만 >>> pip install tensorflow >>> pip install keras TypeError : must be str, not list 오류가 났다. Anaconda 버전 문제일 수도 있겠다 생각해서 다 삭제하고 다시 Anaconda를 설치하고 keras, tensorflow 임포트를 했으나 또 똑같은 오류가 났다. ▼▼▼ 결론부터 말하자면, conda install을 하니까 에러가 해결되었다. >>> conda install tensorflow >>> conda install keras conda install vs pip install pip로 패키지 설치 : 파이썬 설치 폴더(디렉터리)..

ImportError: cannot import name '_validate_lengths' 임포트 에러 발생해서 설치했지만 똑같은 에러가 났다. ▼▼▼ Anaconda Prompt에서 다시 uninstall 하고 다음과 같이 하였다. ▶ pip uninstall scikit-image ▶ conda install -c conda-forge scikit-image ▶ pip install scikit-image ▼▼▼ 다시 주피터 노트북으로 돌아와 실행시켜보니 잘 실행되었다.