intermediate/realtime_rpi.rst 번역#575
Conversation
| with torch.no_grad(): | ||
| while True: | ||
| # read frame | ||
| # 프레임 읽기 |
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opencv에서 보통 프레임이란 단어를 많이 사용하지만, 사진과 같은 이미지를 영상이라고 많이 표현하는 것으로 알고 있습니다! frame을 음차표기 하지 않고 영상으로 사용하는 것은 어떤가요?
[네이버 어학사전]
https://dict.naver.com/search.dict?dicQuery=%EC%98%81%EC%83%81&query=%EC%98%81%EC%83%81&target=dic&ie=utf8&query_utf=&isOnlyViewEE=


| # 모델 실행 | ||
| output = net(input_batch) | ||
| # do something with output ... | ||
| # output으로 무언가를 처리 ... |
updaun
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내용이 상당히 많은데 정말 고생하셨습니다! 대체적으로 번역이 잘 된 것 같습니다!
terri1102
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전반적으로 매끄럽게 번역하신 것 같습니다. 고생하셨습니다!
| This was all tested with Raspberry Pi 4 Model B 4GB but should work with the 2GB | ||
| variant as well as on the 3B with reduced performance. | ||
| 이 튜토리얼은 모두 Raspberry Pi 4 Model B 4GB를 이용해 테스트 했지만 2GB 모델(variant) 이나 | ||
| 성능이 낮은 3B에서도 작동합니다. |
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'reduced performance' 를 '낮은 성능으로 작동'한다고 번역하는 것이 어떨까요? 현재 번역에서는 성능이 떨어진다는 내용이 안 들어간 것 같습니다.
2GB 모델(variant) 이나 성능이 낮은 3B에서도 작동합니다.-> 2GB 모델(variant) 이나 3B에서도 낮은 성능으로 작동합니다.
| * SD card (at least 8gb) | ||
| * SD card read/writer | ||
| * `Raspberry Pi 카메라 모듈 <https://www.raspberrypi.com/products/camera-module-v2/>`_ | ||
| * 방열판 및 팬 (선택사항이지만 사용하는걸 권장합니다.) |
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'사용하는걸' -> '사용하는 걸' 로 띄어써야 합니다.
| Raspberry Pi OS and it's much slower than OpenCV. OpenCV directly accesses the | ||
| ``/dev/video0`` device to grab frames. | ||
| 영상 촬영의 경우 더 일반적으로 쓰이는 ``picamera`` 대신 OpenCV를 사용하여 영상 프레임을 스트리밍 할 것입니다. | ||
| `picamera`는 64-bit Raspberry Pi OS에서 사용이 불가능하고 OpenCV보다 훨씬 느립니다. |
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picamera 뒤에 띄어쓰기가 없는 것 같은데 inline highlighting이 깨지지 않나요?
| 양자화되었다는 뜻은 표준 float32 연산보다 훨씬 성능이 좋은 int8을 사용하여 계산하는 것입니다. | ||
| 융합되었다는 뜻은 가능한 경우 연속된 작업이 더 성능이 좋은 버전으로 함께 융합되는 것을 말합니다. | ||
| 일반적으로 활성화 (``ReLU``)와 같은 것들은 추론(inference)하는 동안 (``Conv2d``) 전에 | ||
| 레이어에 병합될 수 있습니다. |
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'things like activation'라 말하고, 그 예시로 'ReLU'를 드는 것 같고, 'the layer before'이라 말하고, 그 예시로 'Conv2d'를 드는 것 같습니다. 그래서 개인적인 의견으로는
(Conv2d) 전에 레이어에 -> 이전 레이어(Conv2d)에
등 과 같이 수정이 되면 어떨까요?
hyoyoung
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긴 문서 번역하느라 수고하셨습니다
몇가지 수정사항을 부탁드립니다
| PyTorch has out of the box support for Raspberry Pi 4. This tutorial will guide | ||
| you on how to setup a Raspberry Pi 4 for running PyTorch and run a MobileNet v2 | ||
| classification model in real time (30 fps+) on the CPU. | ||
| PyTorch는 Raspberry Pi 4에서 바로 사용할 수 있습니다. |
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out of the box의 의미를 살려줘도 좋을듯 합니다
PyTorch는 Raspberry Pi 4를 상자에서 꺼내어 바로 사용할 수 있습니다.
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상자에서 꺼낸다는 말이 잘 와닿지 않을 것 같아서 out of box의 속 뜻인 "별도의 설치 없이도 동작한다" 라는걸 살려서 번역하고 싶은데 잘 생각이 안나네요. 일단 "별도의 설정 없이 지원합니다" 라고 조금이나마 바꿔봤습니다.
|
|
||
| This was all tested with Raspberry Pi 4 Model B 4GB but should work with the 2GB | ||
| variant as well as on the 3B with reduced performance. | ||
| 이 튜토리얼은 모두 Raspberry Pi 4 Model B 4GB를 이용해 테스트 했지만 2GB 모델(variant) 이나 |
| To follow this tutorial you'll need a Raspberry Pi 4, a camera for it and all | ||
| the other standard accessories. | ||
| 이 튜토리얼을 따라하려면 Raspberry Pi 4, 카메라 | ||
| 그리고 기타 모든 표준 액세서리가 필요합니다. |
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A, B, and C일 경우
A, B, C로 번역하는게 더 자연스러울거 같습니다
| * 방열판 및 팬 (선택사항이지만 사용하는 걸 권장합니다.) | ||
| * 5V 3A USB-C 전원 공급 장치 | ||
| * SD 카드 (최소 8GB) | ||
| * SD 카드 리더기 |
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원문은 읽기/쓰기 기기이지만, 삼성이나 샌디스크 같은 제조사에서 한국 공식 제품명을 "리더기"로 출시해서 리더기로 쓰는게 좋을 것 같습니다.
| torch.backends.quantized.engine = 'qnnpack' | ||
|
|
||
| For this example we'll use a prequantized and fused version of MobileNetV2 that's provided out of the box by torchvision. | ||
| 이 예제에서는 torchvision에서 바로 제공하는 미리 양자화 그리고 융합된 버전의 MobileNetV2를 사용합니다. |
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바로 제공하는 것보다, 바로 꺼내쓸수 있는 의미가 더 좋을듯합니다.
and는 그리고 보다 '와'로 바꾸면 어떨까요?
| net = models.quantization.mobilenet_v2(pretrained=True, quantize=True) | ||
|
|
||
| We then want to jit the model to reduce Python overhead and fuse any ops. Jit gives us ~30fps instead of ~20fps without it. | ||
| 다음으로 Python 오버헤드를 줄이고 모든 작업을 융합하기 위해 모델을 JIT합니다. JIT 없이는 ~20fps를 제공하지만 JIT은 ~30fps를 제공합니다. |
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JIT 없이는 ~20fps이지만 JIT를 사용하면 ~30fps입니다.
요렇게 약간 의역하면 어떨까요?
| ================================================= | ||
| Raspberry Pi 4 에서 실시간 추론(Inference) (30fps!) | ||
| =================================================== | ||
| **Author**: `Tristan Rice <https://github.com/d4l3k>`_ |
| Raspberry Pi 4 에서 실시간 추론(Inference) (30fps!) | ||
| =================================================== | ||
| **Author**: `Tristan Rice <https://github.com/d4l3k>`_ | ||
| **번역**: `조윤진 <https://github.com/YunjinJo>`_ |
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보통 한줄 더 내림하는데, 여의치 않으면 그냥 지금처럼 앞에 공백으로 해주세요
미처 생각을 못했는데, 요것도 뭔가 convention이 필요할거 같네요
| during inference. | ||
| 최적의 성능을 위해서는 양자화되고 융합된 모델이 필요합니다. | ||
| 양자화되었다는 뜻은 표준 float32 연산보다 훨씬 성능이 좋은 int8을 사용하여 계산하는 것입니다. | ||
| 융합되었다는 뜻은 가능한 경우 연속된 작업이 더 성능이 좋은 버전으로 함께 융합되는 것을 말합니다. |
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약간의 의역이 더 보기편하게 할 거 같은데요
융합되었다는 뜻은 가능한 경우 연속된 작업이 더 성능이 좋은 버전으로 함께 융합되는 것을 말합니다.
->
융합되었다는 뜻은 가능한 경우 연속된 작업이 더 성능이 좋은 버전으로 함께 합쳐진 것을 말합니다.
요정도는 어떨까요?
| # 모델 실행 | ||
| output = net(input_batch) | ||
| # do something with output ... | ||
| # 출력으로 무언가를 처리 ... |
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여기서 output은 출력 변수이기도 하니까
output 출력 변수로 무언가를 처리 ...
이렇게 바꿔는건 어떨까요?


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