AI/딥러닝24 [AI 부트캠프] DAY 95 - 트랙학습 CV 9 [오늘의 일지] 트랙학습 녹화 강의 - Object Detection(Two-Stage Detection) [상세 내용] Object Detection(Two-Stage Detection) - Two-Stage Detection은 객체 감지(Object Detection) 작업을 수행하는 딥러닝 모델 아키텍처 중 하나입니다. 객체 감지는 이미지나 비디오에서 특정 객체의 위치와 클래스를 찾아내는 작업으로, 컴퓨터 비전 및 인공지능 응용 프로그램에서 매우 중요한 역할을 합니다. 아래의 그림과 같이 수업에서는 Two-Stage Detection인 RCNN 모델을 사용하여 실습이 진행되었습니다. 사실 실시간 강의에서도 RCNN 모델들 위주로만 실습을 진행했었기 때문에 어느 정도 모델에 대해서는 알고 있었습니다... 2023. 12. 5. [AI 부트캠프] DAY 94 - 트랙학습 CV 8 [오늘의 일지] 트랙학습 실시간 강의 - Image segmentation(Unet), Generative Models 맛보기 [상세 내용] Image segmentation(Unet) - 오늘은 어제 사용했던 데이터에 모델만 Unet을 적용시켜서 학습을 시킨 뒤 성능을 확인해 보았습니다. 일반 인코딩 디코딩 모델보다 로스값이 빠르게 내려가는 것을 확인했습니다. 그리고 녹화 강의를 들을 때 이해하기 힘들었던 Unet 코드에 대해서 점진적인 단계를 거치고 사용해 보니 훨씬 이해하기 좋았습니다. 모델 코드 class Down(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(Down, self).__init__() self.conv = nn... 2023. 12. 2. [AI 부트캠프] DAY 93 - 트랙학습 CV 7 [오늘의 일지] 트랙학습 실시간 강의 - Image segmentation [상세 내용] Image segmentation - Image segmentation은 지난 녹화 강의에서 실습을 시작하자마자 나와서 이해가 잘 되지 않았다고 지난 일지에서 언급한 적이 있었습니다. 실시간 강의에서는 기본적인 구조부터 시작해서 점차적으로 살을 붙이는 형식으로 학습이 진행되다 보니 이해하는데 도움이 많이 되었습니다. 정의 - Image Segmentation은 디지털 이미지를 픽셀 수준에서 분할하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 이 작업은 이미지 내의 각 픽셀을 해당하는 객체 또는 영역으로 그룹화하여 시각적으로 의미 있는 부분으로 나누는 것을 목표로 합니다. 일반적으로 이미지 세그멘테이션은 객체의 윤곽을 식별하거나 이미지.. 2023. 12. 1. [AI 부트캠프] DAY 92 - 트랙학습 CV 6 [오늘의 일지] 트랙학습 실시간 강의 - Object Detection [상세 내용] Object Detection 정의 - Object detection은 이미지나 비디오에서 여러 객체를 식별하고, 각 객체의 위치를 바운딩 박스로 표시하며, 종종 각 객체의 클래스를 분류하는 작업입니다. 종류 - Two-Stage Detection: 두 단계로 진행되며, 먼저 이미지에서 관심 영역을 찾은 후, 해당 영역에서 객체를 감지 및 분류합니다. 예시 모델은 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN이 있습니다. - One-Stage Detection: 단일 단계에서 객체의 위치를 바로 예측하고 분류합니다. 예시 모델은 YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot M.. 2023. 11. 30. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
