컴퓨터 비전 태스크 “상상”해 보기

컴퓨터 비전 태스크를 알아봅니다.

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron) 구조 복습하기

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 구조와 MLP 의 한계를 이론과 실습을 통해 알아봅니다.

CNN 하나씩 이해하기 (1) 1-Channel Convolution

1-Channel Convolution, filter, padding을 학습합니다.

CNN 하나씩 이해하기 (2) 3-Channel Convolution

Channel이 3개일 때 1-layer의 Convolution 연산, Hyper-Parameter, 1x1 Convolution, Transposed Convolution을 학습합니다.

CNN 하나씩 이해하기 (3) Pooling

Pooling에 대해 알아보고 CNN을 구현해 봅니다.

심화된 CNN 구조

GoogLeNet과 ResNet의 구조를 이론과 코드를 통해 살펴 봅니다.

Transfer Learning 이해하기

대규모 학습의 어려움을 이해하고, 이론과 코드를 통해 transfer learning을 학습합니다.

Object Detection

Object Detection의 발전 과정을 알아보고, R-CNN을 통해 Object Detection을 깊게 이해해 봅니다.

Segmentation

Semantic segmentation과 Instance segmentation을 비교하고, U-Net 구조를 통해 segmentation을 깊게 이해합니다.

프로젝트: Image Classification

VGG16을 활용한 이미지 분류 프로젝트를 수행합니다.

심화탐구 프로젝트: Object Detection

Faster R-CNN을 활용한 Object Detection 프로젝트를 수행합니다.