intermediate/realtime_rpi.rst 번역 #575

YunjinJo · 2022-08-25T19:07:38Z

라이선스 동의

변경해주시는 내용에 BSD 3항 라이선스가 적용됨을 동의해주셔야 합니다.

더 자세한 내용은 기여하기 문서를 참고해주세요.

동의하시면 아래 [ ]를 [x]로 만들어주세요.

기여하기 문서를 확인하였으며, 본 PR 내용에 BSD 3항 라이선스가 적용됨에 동의합니다.

PR 종류

이 PR에 해당되는 종류 앞의 [ ]을 [x]로 변경해주세요.

오탈자를 수정하거나 번역을 개선하는 기여
번역되지 않은 튜토리얼을 번역하는 기여
공식 튜토리얼 내용을 반영하는 기여
위 종류에 포함되지 않는 기여

PR 설명

이 PR로 무엇이 달라지는지 대략적으로 알려주세요.
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/realtime_rpi.html?utm_source=whats_new_tutorials&utm_medium=rpi
문서를 번역하였습니다.

updaun · 2022-08-27T23:49:33Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

@@ -245,49 +240,49 @@ We can now put all the pieces together and run it:

    with torch.no_grad():
        while True:
-            # read frame
+            # 프레임 읽기


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=

updaun · 2022-08-27T23:55:18Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

            output = net(input_batch)
-            # do something with output ...
+            # output으로 무언가를 처리 ...


번역은 맞게 되었지만 해당 부분이 다소 어색하게 느껴집니다. 혹시 가능하다면 토의를 통해서 내용을 조금 변형하는 것은 어떨까요? 해당 부분이 모델에 통과시키는 부분인 것 같은데, 예를 들어 모델 추론과 같은 단어가 추가되는 것이 어떨까 생각해봤습니다!
추가적으로 output은 용어집을 참고하여 출력으로 번역하는 것은 어떤가요?

updaun

내용이 상당히 많은데 정말 고생하셨습니다! 대체적으로 번역이 잘 된 것 같습니다!

terri1102

전반적으로 매끄럽게 번역하신 것 같습니다. 고생하셨습니다!

terri1102 · 2022-08-28T14:06:56Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

-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.


'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.

terri1102 · 2022-08-28T14:11:25Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

-* 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.)


'사용하는걸' -> '사용하는 걸' 로 띄어써야 합니다.

terri1102 · 2022-08-28T14:20:58Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

-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.


picamera 뒤에 띄어쓰기가 없는 것 같은데 inline highlighting이 깨지지 않나요?

hjvision96 · 2022-09-04T14:06:01Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

+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.


'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

긴 문서 번역하느라 수고하셨습니다

몇가지 수정사항을 부탁드립니다

hyoyoung · 2022-09-07T14:47:36Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

-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. 


out of the box의 의미를 살려줘도 좋을듯 합니다

PyTorch는 Raspberry Pi 4를 상자에서 꺼내어 바로 사용할 수 있습니다.

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.

hyoyoung · 2022-09-07T14:48:43Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst


-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


2GB 변형 모델(variant)로 수정하면 어떨까요?

hyoyoung · 2022-09-07T14:49:18Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

-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.


A, B, and C일 경우
A, B, C로 번역하는게 더 자연스러울거 같습니다

hyoyoung · 2022-09-07T14:51:38Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

+* 방열판 및 팬 (선택사항이지만 사용하는 걸 권장합니다.)
+* 5V 3A USB-C 전원 공급 장치
+* SD 카드 (최소 8GB)
+* SD 카드 리더기


SD 카드 읽기/쓰기 지원 기기 정도는 어떨까요?

원문은 읽기/쓰기 기기이지만, 삼성이나 샌디스크 같은 제조사에서 한국 공식 제품명을 "리더기"로 출시해서 리더기로 쓰는게 좋을 것 같습니다.

hyoyoung · 2022-09-07T14:54:10Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst


 .. code:: python

    import torch
    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.


바로 제공하는 것보다, 바로 꺼내쓸수 있는 의미가 더 좋을듯합니다.

and는 그리고 보다 '와'로 바꾸면 어떨까요?

hyoyoung · 2022-09-07T15:01:38Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst


 .. code:: python

    from torchvision import models
    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.


JIT 없이는 ~20fps이지만 JIT를 사용하면 ~30fps입니다.

요렇게 약간 의역하면 어떨까요?

hyoyoung

지난 번에 이어 몇가지 수정사항을 제안드립니다

hyoyoung · 2022-09-10T13:22:16Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

-Real Time Inference on Raspberry Pi 4 (30 fps!)
-=================================================
+Raspberry Pi 4 에서 실시간 추론(Inference) (30fps!)
+===================================================
 **Author**: `Tristan Rice <https://github.com/d4l3k>`_


Author는 저자로 보통 번역하였습니다

hyoyoung · 2022-09-10T13:22:27Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

 **Author**: `Tristan Rice <https://github.com/d4l3k>`_
+  **번역**: `조윤진 <https://github.com/YunjinJo>`_


번역앞에 2칸 공백은 없어도 될듯합니다

앞에 공백 없으면

이런식으로 한 줄로 되던데 괜찮나요?

보통 한줄 더 내림하는데, 여의치 않으면 그냥 지금처럼 앞에 공백으로 해주세요

미처 생각을 못했는데, 요것도 뭔가 convention이 필요할거 같네요

hyoyoung · 2022-09-10T13:24:38Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

-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.


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?

hyoyoung · 2022-09-10T13:25:23Z

intermediate_source/realtime_rpi.rst

            output = net(input_batch)
-            # do something with output ...
+            # 출력으로 무언가를 처리 ...


여기서 output은 출력 변수이기도 하니까

output 출력 변수로 무언가를 처리 ...

이렇게 바꿔는건 어떨까요?

hyoyoung

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		Author: `Tristan Rice <https://github.com/d4l3k>`_
		번역: `조윤진 <https://github.com/YunjinJo>`_

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