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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Oxford Pet 데이터 세트 Training 및 Object Detection 실습 05(Pretrained 된 Inference 모델로 OpenCV DNN에서 Object Detection 수행)

추가로 업데이트했으면 하는 것이 있습니다.

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빛나는봄

작성한 질문수 4

0

좋은 강의 정말 정말 고맙습니다. ^^

계속 관련 강의의 진화와 업데이트 위해서 다음이 포함되면 좋겠습니다.

(1) 메타의 detectron2 
메타의 detectron2 도 포함하여 설명을 해주시면 좋을 것 같습니다. 메타가 주도을 하고 있고 아직 많은 mmdetection보다 fork 및 contributor가 조금 적지만 무시할 수 없는 framework인 것 같습니다.

(2) FCOS(Fully Convolutional One-Stage object detection)
FCOS는 anchor box를 사용하지 않는 one-stage detector로 semantic segmentation처럼 픽셀마다 예측하는 방법으로 object detection 문제를 해결한다고 들었는데 이를 소개하면 좋을 것 같습니다.

(3) Semantic Segmentation과 Instance Segmentation 명확한 구분
Semantic Segmentation과 Instance Segmentation를 명확하게 구분하여 설명을 해주시면 좋을 것 같습니다.
혼재되어 있어서 아직 혼란스럽니다.

detectron2 딥러닝 FCOS tensorflow segmentation 컴퓨터-비전 python keras 머신러닝 배워볼래요?

답변 1

0

권 철민

안녕하십니까, 

오, 짧지 않은 강의인데 수강을 완료하셨다니, 축하드립니다. 

좋은 의견 감사드리며, 보내주신 의견은 잘 참조해서 강의 추가/업데이트에 반영 고려 하겠습니다. 

수고 많이 하셨습니다. 감사합니다. 

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