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  1. 2024.01.26 pfsense lan bridge
  2. 2024.01.23 pfsense 무선랜 추가 실패 -_ㅠ
  3. 2024.01.22 pfsense 포트 포워드
  4. 2024.01.19 얼결에 pfsense 설치 완료
  5. 2024.01.17 nc 엔터 없이 보내기
  6. 2024.01.16 pfsense
  7. 2024.01.15 NMS, soft-NMS
  8. 2024.01.11 VGG-16 / VGG-19
  9. 2024.01.11 MobileNetV2 SSD FPN-Lite
  10. 2024.01.11 mobilenet v2 ssd
프로그램 사용/pfsense2024. 1. 26. 17:32

메뉴얼이나 찾아보지 않고 했더니, bridge 설정까지만 해서 안되던데

firewall 설정까지 공유하게 해줘야지 ip도 받아오고 그런건가?

[링크 : https://www.cyberciti.biz/faq/how-to-pfsense-configure-network-interface-as-a-bridge-network-switch/]

 

bridge 설정후에 각 인터페이스 별로 firewall rule을 추가해줘야 하는 듯

[링크 : https://vhrms.tistory.com/727]

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Posted by 구차니
프로그램 사용/pfsense2024. 1. 23. 11:03

USB에 802.11n 지원하는 wifi 하나 연결하고 나서

찾기도 귀찮고 그냥 메뉴에서 헤매는데, interfaces 메뉴에서 Assign에 들어간 다음 찾아보니 Wireless 발견

아마도 새로 꽂은 ralink wifi가 run0로 인식되는 것 같고, 몰랐는데.. 내장된 무선랜이 있었나 보다?

 

근데 iwm0 intel Dual Band wireless AC 3168을 선택하고 AP 모드로 하려고 시도하면

해당 장치가 ap mode를 지원하지 않는다고 에러가 발생한다.

 

아무튼 안되면 어쩔수 없으니 ralink usb wifi를 선택해서 ap 모드로 추가

[링크 : https://docs.netgate.com/pfsense/en/latest/wireless/configuration-ap.html]

 

그나저나 bss와 ap의 차이도 모르겠고

해도 장치 자체가 안올라와서 모르겠다 -ㅁ-

 

+

해당 칩셋이 802.11n 을 지원해도 freebsd와 pfsense에서 g까지먼 지원하는 듯

https://docs.netgate.com/pfsense/en/latest/wireless/hardware.html

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Posted by 구차니
프로그램 사용/pfsense2024. 1. 22. 10:27

Protocol을 Any 로 하면 예상한 것과 다른 UI가 나온다.

22년 12월 글과도 UI가 좀 달라졌는데, 현재 내가 사용중인 버전은 2.7.2 버전이다.

 

Interface - WAN

Address Family - IPv4

Protocol TCP 로 해주고

Source는 딱히 건드리지 않아도 되는데 기본 설정은 아래와 같이 되어있다.

 

Destination  부터 설정해야 하는데

Destination은 WAN address

Destination port range는 말그대로 범위를 지정하면 된다. 1개 포트만 쓴다면 From port와 To port에 동일하게 기재한다.

그리고 Redirect target IP는 LAN 포트 내에 연결해줄 아이피를 지정하면 된다.

그리고 Redirect target port 에 해당 아이피에서 서비스 중인 포트번호를 지정하면 된다.

 

 

그러면 저번에 말도 안되게 잘못 설정한 설정을 사용하지 않아도 정상적으로 외부에서 관리 페이지 접속 가능!

[링크 : https://omoknooni.tistory.com/m/38]

 

+

2024.03.25

port forward 목록에서 dest는 인터넷 쪽 설정, NAT는 사설망 쪽 설정이다. 

정작 설정 페이지에서는 NAT 대신 redirect target 이라고 써으니 혼동이 올 수 밖에.. -_-

 

+

시간이 지나니 외부에서 ping도 안되서 해제, 도대체 머가 문제였을까?

 

+

포트포워드 할 때 방화벽 규칙도 같이 추가되어야 하고,  NAT reflection 이 설정되어 있어야 한다.

NAT reflection이 먼지 몰라서 disable 해놨더니 안되어서 pure NAT로 해놓고,

(System- advanced - Firewall & NAT - Network Address Translation)

 

포트 포워드시에 설정해주니 된다.

[링크 : https://www.youtube.com/watch?v=1YDVebJlGbM]

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Posted by 구차니
프로그램 사용/pfsense2024. 1. 19. 17:38

nuc에 대충 설치했는데 다행히 랜카드 인식을 해줘서 편안(?)하게 설치 완료

 

근데 처음에는 dns 설정 잘못하고

그 다음에는 gateway 설정이 잘못되어서 핑도 안나가는데

어느순간 갑자기 된다..

 

왜 되지?!

 

문제점 목록

1. uefi로 설정안하고 기본으로 엔터만 쳐서 했더니 부트로더 꼬여서 제대로 부팅안됨

2. xfs로 하니까 순식간에 끝났는데 그게 UEFI와 연관이 있는진 모르겠음

3. dns 설정 override 문제인가?

4. gateway가 연결안되었다고 나오는데 머였을까..

 

나중에 포맷하고 처음부터 다시 올려봐야 할 듯.

 

 

+

포트포워드 방법

[링크 : https://svrforum.com/svr/27343]

 

이걸 아무생각없이 wan any를 lan any로 포워딩 하니

공유기 내부의 80번 포트도 공유기 LAN 포트로 포워딩 하면서 이 사단이 난듯..

 

이런 짓을 하지 말았어야 했.....

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Posted by 구차니
프로그램 사용/nc2024. 1. 17. 17:35

ctrl-d 를 enter 대신 보내면 된다.

 

Use CtrlD, which is set by default as the tty eof key. When pressed in the middle of a line, it will give to netcat everything that has been input at that point.

[링크 : https://superuser.com/questions/429128/how-can-i-force-netcat-to-send-my-input-immediately-not-just-on-newlines]

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Posted by 구차니
프로그램 사용/pfsense2024. 1. 16. 17:33

이름만 듣던 이녀석.. 조만간 해봐야 할 일이 생길지...도?

간단하게 공유기/방화벽 만들어 주는 오픈소스

 

x64(x86) 용과 netgate ADI 라는 아키텍쳐를 제공하는데

[링크 : https://www.pfsense.org/]

 

얘도 atom 인걸 보면 사실상 x86용이 맞는 듯.

[링크 : https://blog.fosketts.net/2015/09/21/the-ideal-pfsense-platform-netgate-rcc-ve-2440/]

 

pfSense-CE와 pfSense-CE-memstick 중에 멀 써야 하려나...

[링크 : https://atxfiles.netgate.com/mirror/downloads/]

 

+

ce는 압축을 풀면 iso가 나오고

 

memstick은 img가 나온다. 편한대로 그냥 받아서 쓰면 될 듯

[링크 : https://docs.netgate.com/pfsense/en/latest/install/write-memstick.html]

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Posted by 구차니

NMS는 하나로 억제하기 때문에

겹칠 경우 하나의 객체를 인식하지 못하게 되므로 이를 개선한 것이 soft-NMS 라고 

 

[링크 : https://hongl.tistory.com/180]

[링크 : https://ctkim.tistory.com/entry/Non-maximum-Suppression-NMS]

 

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Posted by 구차니

Visual Geometry Group

VGG 뒤의 숫자는 CNN 레이어의 갯수

CNN(Convolutional Neural network) - 나선형의/복잡한 신경망으로 해석이 되나?

 

[링크 : https://wikidocs.net/164796]

 

탐지도 되긴 하나본데...

[링크 : https://github.com/zubairsamo/Object-Detection-With-Tensorflow-Using-VGG16]

 

keras에 있는 VGG16을 그냥 바로 써서 간단하게 되네..

게다가 save load도 되는데 왜 난 안될까.. ㅠㅠ

# lets import pre trained VGG16 Which is already Builtin for computer vision
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Input
     

# Imagenet is a competition every year held and VGG16 is winner of between  2013-14
# so here we just want limited layers so thats why we false included_top 
vgg=VGG16(weights='imagenet',include_top=False,input_tensor=Input(shape=(224,224,3)))


# lets save model 
model.save('detect_Planes.h5')     

from tensorflow.keras.models import load_model
model=load_model('/content/detect_Planes.h5')

[링크 : https://github.com/zubairsamo/Object-Detection-With-Tensorflow-Using-VGG16/blob/main/Object_Detection_Using_VGG16_With_Tensorflow.ipynb]

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Posted by 구차니

모델 zoo 에서 보다보면 먼가 주르르륵 붙는데

솔찍히 mobilenet v2가 무엇인지, ssd는 또 무엇인지 몰라서 헷갈려서 조사

근데.. FPN은 전에 검색해둔 기억이 있는데 가물가물하네..

 

base network (MobileNetV2)

- 신경망(neural network)로 구성되어 있으며 분류(classification)나 탐지(detection)에 사용이 가능함

- 네트워크의 마지막에 softmax 레이어가 있으면 분류로 작동

 

detection network (Single Shot Detector or SSD)

- SSD(Single ShotDetection)나 RPN(Regional Proposal Network / R-CNN)를 이용하여

- 이미지 내의 여러 물체를 감지하고, 지역을 제안(ROI)함.

- R-CNN : Regions with Convolutional Neural Networks

[링크 : https://kr.mathworks.com/help/vision/ug/getting-started-with-r-cnn-fast-r-cnn-and-faster-r-cnn.html]

 

feature extractor (FPN-Lite)

SSD의 경우 너무 가깝거나(즉 너무 크거나, 일부만 확대되어 보일 경우) 작은경우(멀거나, 원래 작거나) 탐지를 못하는 경우가 있어

피라미드 모양으로 쌓은 FPN(Feature Pyramid Network)를 통해 특징을 추출하여 다양한 규모의 물체를 감지

 

SSD 에서는 Pyramid Feature Hierachy 라는 방식을 이용하여, 서로 다른 스케일의 특징 맵을 이용하여 멀티 스케일 특징을 추출

FPN 모델은 Region Proposeal Network (RPN) 와 Fast R-CNN을 기반으로 한다.

[링크 : https://eehoeskrap.tistory.com/300]

 

근데 내용만 봐서는 SSD + mobilenet v2 + FPN이 조합이 가능한건지 모르겠다?

 

In the MobileNetV2 SSD FPN-Lite, we have a base network (MobileNetV2), a detection network (Single Shot Detector or SSD) and a feature extractor (FPN-Lite).

Base network:
MobileNet, like VGG-Net, LeNet, AlexNet, and all others, are based on neural networks. The base network provides high-level features for classification or detection. If you use a fully connected layer and a softmax layer at the end of these networks, you have a classification.


 
Example of a network composed of many convolutional layers. Filters are applied to each training image at different resolutions, and the output of each convolved image is used as input to the next layer (source Mathworks)
But you can remove the fully connected and the softmax layers, and replace it with detection networks, like SSD, Faster R-CNN, and others to perform object detection.

Detection network:
The most common detection networks are SSD (Single Shot Detection) and RPN (Regional Proposal Network).
When using SSD, we only need to take one single shot to detect multiple objects within the image. On the other hand, regional proposal networks (RPN) based approaches, such as R-CNN series, need two shots, one for generating region proposals, one for detecting the object of each proposal.
As a consequence, SSD is much faster compared with RPN-based approaches but often trades accuracy with real-time processing speed. They also tend to have issues in detecting objects that are too close or too small.

Feature Pyramid Network:
Detecting objects in different scales is challenging in particular for small objects. Feature Pyramid Network (FPN) is a feature extractor designed with feature pyramid concept to improve accuracy and speed.

[링크 : https://docs.edgeimpulse.com/docs/edge-impulse-studio/learning-blocks/object-detection/mobilenetv2-ssd-fpn]

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Posted by 구차니

이전에꺼는 save를 못해먹겠어서 (checkpoint를 pb로 변환하거나 해야 하는데 그것도 안되고...)

다른 것 찾는 중

 

[링크 : https://www.kaggle.com/code/suraj520/mobilenet-v2-ssd-scratch-without-tfod]

 

위에껀 아래와 같이 sequential 이라던가 이런게 없어서.. 또 저장안되는거 아닌가 걱정중..

def create_model():
  model = tf.keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dropout(0.2),
    keras.layers.Dense(10)
  ])

  model.compile(optimizer='adam',
                loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])

  return model

# Create a basic model instance
model = create_model()

[링크 : https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load?hl=ko]

[링크 : https://www.tensorflow.org/hub/exporting_tf2_saved_model?hl=ko]

Posted by 구차니