Thumbnail
BEST 데이터 사이언스 인공지능
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
(4.9)
49개의 수강평 ∙ 1422명의 수강생
121,000원

월 24,200원

5개월 할부 시
지식공유자 : 권 철민
총 166개 수업˙총 37시간 49분
평생 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 중급이상 대상
내 목록 추가 1190 공유
권 철민 프로필
개정판 강의 출시에 따른 기존 강의 삭제 공지
권 철민 1달 전

안녕하십니까,

후덥지근한 날씨가 이어지는 하루입니다.

개정판 강의 완성이 마무리 단계입니다. 기존 강의의 90%정도가 개정판으로 바뀔 예정이며, 다음주 초쯤 정식으로 출시 예정입니다.

EfficientDet 강의가 추가 되었으며, 기존 실습 코드는 모두 MMDetection, Ultralytics Yolo, AutoML EfficientDet 패키지로 바뀌었습니다. 또한 Tensorflow Hub를 통한 inference 구현 방법등을 포함한 여러 강의 내용도 추가(또는 변경) 되었습니다.

개정판을 출시하기 전에 기존 강의는 아래와 같이 삭제될 예정입니다. 

1. 기존 모든 실습 강의는 삭제됩니다. Tensorflow 1.x와 Pure Keras 기반의 Keras Yolo, Fizyr Keras RetinaNet, Matterport Mask-RCNN 패키지로 구현된 실습 영상등은 모두 삭제되어 새로운 실습 패키지 강의 영상으로 대체 됩니다.

2. 세션 0의 Google Cloud 를 통한 GPU 서버 생성 강의 영상들이 삭제 됩니다.

3. Tensorflow Object Detection API는 현재 프로젝트에 적용중이신 분들이 있기에 한달정도 여유 기간을 가진 뒤 삭제하도록 하겠습니다.

다음 주 월요일에 해당 강의들을 삭제할 예정입니다. 삭제될 영상들은 오늘 부터 강의 제목에 <삭제 예정>으로 표시가 될 것 입니다.

감사합니다.

권 철민 프로필
Keras RetinaNet 구현 소스를 설명한 훌륭한 자료를 공유 드립니다.
권 철민 2달 전

안녕하십니까,

BACK HO KIM 님께서 Keras RetinaNet 구현 소스를 아주 자세히 풀어서 설명한 훌륭한 자료를 본 강의의 자유 게시판에 올려 주셨습니다.

지금까지 인터넷에 공개된 그 어떤 자료보다 좋은 자료입니다. 저도 보고 깜짝 놀랐고, 저에게도 좋은 자극이 되었습니다.

해당 내용은 아래 주소에 기재되어 있습니다.

https://www.inflearn.com/chats/222934

비단 RetinaNet이 아니더라도 One Stage Detector 구현에 관심이 있으신 분들은 서둘러 꼬옥~ 보셨으면 합니다.

이렇게 좋은 자료를 본 강의의 게시판에 올려주신 BACK HO KIM님께 깊은 감사드립니다.

감사합니다.

권 철민 프로필
본 강의의 개정판 강의를 순차적으로 Release합니다(다음 주 월요일 부터 시작)
권 철민 2달 전

안녕하십니까,

이전 공지에서 구글 코랩에서 tensorflow 2.3 이하 버전으로  downgrade시 keras(tf.keras아니고, 원래 keras)의 문제가 발생함을 말씀 드렸습니다.

해당 사항은 Bug로 등록은 되어 있지만, 현재 구글 코랩 측에서는 해당 keras버전과 호환되는 tensorflow version(즉 2.4이상)을 셋업할 것을 권장하는 메시지만 남기고 이후 진행 사항이 없습니다.

개인적인 경험으로 판단컨데 해당 오류에 대한 해결이 생각보다 오래 걸릴것으로 예상되며 이로 인해 코랩을 실습 환경으로 사용하시는 분들의 실습 수강 공백이 있을 것으로 판단됩니다.

이에  본 강의의 개정판을 미리 순차적으로 release하여 실습 환경의 공백을 최소화 하기로 결정했습니다.

개정판은 기존 강의에서 거의 80% 정도가 새롭게 만들어 질것이며, 기존 강의 보다 더욱 추가된 강의들을 소개 드릴 것입니다.  주로 아래와 같은 사항에 중점을 두었습니다.

1. 그동안 수강생 분들의 질문이 많은 부분에 대해 보다 자세한 이론 설명

2. 최신/최고의 성능을 가진 Object Detection/Segmentation 패키지 기반의 실습

3. Object Detection/Segmentation의 최신 트렌드 반영

4. 보다 다양하고 확장성있는 그리고  유연한 실습 코드의 작성과 더욱 상세한 설명.

5. 기타 다양한 추가 강의

6. 구글 클라우드에서 GPU할당이 어려워 짐에 따른 구글 코랩 환경 기반 실습을 위주

이전부터 Tensorflow 1.x대로 구현된 본 강의의 패키지를 탈피하기 위해 많은 시간을 투자해서 여러 패키지들을 테스트 해보았습니다.  테스트 결과 OpenMMLab의 MMDetection과 Ultralytics의 Yolo v3 패키지를 실습을 위한 패키지로 선정하고, 현재 실습 강의를 제작 중에 있습니다. 

아시는 분은 잘 아시겠지만, 현재(2021년 5월 기준) MMDetection과 Ultralytics의 Yolo 패키지는 Object Detection 분야에서 가장 인정받고 있는 패키지들 입니다. MMDetection은 Kaggle의 winning 솔루션으로도 불리면서 다양한 최신의 알고리즘을 구현함과 동시에 뛰어난 성능으로 인정 받고 있습니다. Ultralytics의 Yolo는 yolo v5로 작년에 이쪽 세계(?)를 떠들썩하게 만든 장본인 입니다. 실습은 yolov3로 하지만, yolov5의 경우 interface가 v3와 거의 동일하므로 큰 변경없이 yolo v5를 적용할 수도 있습니다.

한가지 아쉬운점은 이 두 패키지 모두 pytorch기반입니다. 하지만 현재 강의가 tensorflow, keras를 기본적으로 아시는 분을 대상으로 하였기 때문에 개정판 강의는 pytorch 코드는 거의 없거나 있어도 극히 일부분에 존재합니다. 현 강의와의 연계성 그리고 강의 제작 시간을 줄이기 위해서 많은 시간을 투자해서 Tensorflow 2.x 기반의 Object Detection/Segmentation 패키지들을 테스트 해보았지만, 아직은 MMDetection과 Ultralytics Yolo의 장점에 미치지 못하고 있음을 인정할 수 밖에 없을 것 같습니다

원래 개정판 계획은 7월 중순에 일괄 오픈할 예정이었습니다. 하지만 현 강의의 코랩 실습 환경에 이슈가 있기에 강의 작성이 완료된 실습 강의 영상부터 올릴 계획이며, 아마 다음 주 월요일 부터 하루에 2~3개씩 올리도록 하겠습니다. 그리고  제가 가능한 모든 시간을 동원해서 6월 말까지 모든 강의를 개정판으로 Update할 수 있도록 하겠습니다. 단언컨데 현 강의 보다 더 뛰어나고, 더 상세한 실습 강의로 구성이 되어 있습니다.

자세한 개정판 강의 update일정은 다음주 월요일 이전에 다시 공지해 드릴 것입니다. 개정판은 수강료가 인상될 예정이지만, 기존 수강생 분들은 당연히 영향이 없습니다.  제 강의를 사랑해 주신 수강생 여러분께 다시 한번 감사드리며, 실습 공백을 최소화 하기 위해서 신속한 일정으로 작업을 진행하도록 하겠습니다.

본 개정판 순차 Release와 관련해서 질문이 있으신 분은 언제든지 질문을 남겨 주십시요.

감사합니다.

다른 댓글 보기(5)
권 철민 프로필
제가 이번에 '오라클 성능 분석과 튜닝 핵심 가이드' 라는 제목으로 새롭게 강의를 출시했습니다.
권 철민 7달 전

안녕하십니까,

제가 이번에 '오라클 성능 분석과 튜닝 핵심 가이드' 라는 제목으로 새롭게 강의를 출시했습니다.

https://www.inflearn.com/course/%EC%98%A4%EB%9D%BC%ED%81%B4-%EC%84%B1%EB%8A%A5-%EB%B6%84%EC%84%9D

그동안 제가 많은 고객 사이트에서 오라클 DB 컨설턴트로 일했던 시절의 경험을 기반하여, 오라클 DB 성능 진단과 튜닝 전문가로 성장하기 위한 필수 핵심 요소,  그리고 제가 여러 동료 컨설턴트들에게 성능 진단 및 개선 컨설팅을 쉽고 빠르게 수행할 수 있도록 가이드해왔던 내용들을 주축으로 강의로 만들었습니다.

본 강의를 통해 여러분을 오라클 DB의 성능 분석 핵심 기술과 차별화된 분석 방법론을 체득하실 수 있도록 도와드리기 위해 최선을 다해 강의를 준비하였습니다.

올 한해 제 강의에 보내주신 성원 감사드리며, 코로나로 힘든 시절이지만 2020년 얼마 남지 않은 시간, 가족과 가까운 분들과 함께(가까운 분들은 비대면으로 ^^;;) 소중한 행복 나누셨으면 합니다.

감사합니다.

권 철민 프로필
딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 강의 교재 공개
권 철민 9달 전

안녕하십니까,

완연한 가을의 한복판 입니다. 추석 연휴는 다들 잘 보내셨는지요?

딥러닝 컴퓨터비전 완벽 가이드의 강의 교재를 섹션 0: 강의 교재에 첨부 파일로 올렸으니 필요하신 분은 다운로드 받으실 수 있습니다. 

환절기 다들 건강 유의하시고, 더없이 맑은 10월 즐기셨으면 합니다.

감사합니다.

다른 댓글 보기(2)
권 철민 프로필
제가 이번에 '캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기' 라는 제목으로 신규 강의를 출시하게 되었습니다.
권 철민 10달 전

안녕하십니까,

제가 이번에 여러분의 실전 머신러닝 구현 능력을 한단계 업그레이드 해줄 '캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기' 강의를 출시하게 되었습니다.

'캐글 Advanced 실전 머신러닝 박치기' 강의는 캐글의 Home Credit Default Risk 경연대회 머신러닝 문제를 저와 함께 구현해 나가면서 여러분의 실전 머신러닝 구현 능력과 자신감을 확실하게 업그레이드 할 수 있도록 만들어 졌습니다.

본 강의는 이 경연대회 문제를 기반으로 데이터 모델과 분석 도메인, 데이터 분석 EDA, Feature Engineering, 하이퍼 파라미터 튜닝, 모델 성능 최적화등 머신러닝의 중요 영역에 대해서
여러분이 충분히 해당 능력을 배양할 수 있도록 상세하고 자세하게 코드를 구현해 가면서 설명을 드릴 것입니다.

여러분은 이 구현 과제를 통해서 Home Credit Default Risk 경연 대회의 상위 10%에 해당하는 구현 코드를 작성하게 되며, 이를 통해 모델 구현에 대한 자신감을 얻으실 수 있을 것입니다.

보다 자세한 강의 소개는 https://www.inflearn.com/course/%EC%BA%90%EA%B8%80-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%8B%A4%EC%A0%84#

에서 확인하실 수 있습니다.

감사합니다.

다른 댓글 보기(1)
권 철민 프로필
구글 클라우드 무료 크레딧 GPU 서버 생성 관련 공지
권 철민 10달 전

안녕하십니까,

2020년 9월 초 부터 구글 클라우드에서 무료 크레딧으로 GPU 서버를 신규 생성하는 것이 허용되지 않는 것 같습니다. 구글 클라우드에서 무료 크레딧 GPU 서버의 수요 증대를 더 이상 감당하기 어려운 것 같습니다.

본 사항은 이미 무료 크레딧으로 GPU 서버를 생성하신 분들에게는 해당 되지 않는 내용입니다.

하지만 올해 9월초에 새롭게 강의를 등록하신 분들이나 강의를 구입 후 아직 GPU 서버를 생성하지 못하신 분들은 이제 구글 Colab을 이용해 주셔야 할 것 같습니다.

섹션 0의 첫번째 강의로 '구글 클라우드 GPU 실습환경 변경에 따른 공지' 영상에 위 내용에 대한 자세한 사항을 담았습니다.

구글 Colab 실습 환경 역시 기존의 실습 환경 대비 큰 변경없이 활용이 가능합니다(개인적으론 Colab이 더 편한 부분이 있는것 같습니다)

실습 환경 변경 사항에 대해 수강생 분들에게 양해의 말씀 올립니다.
(본 사항은 이미 무료 크레딧으로 GPU 서버를 생성하신 분들에게는 해당 되지 않는 내용입니다.)

감사합니다.

권 철민 프로필
fizyr Keras Retinanet 패키지 버전 upgrade에 따른 강의 영상 변경 안내.
권 철민 11달 전

안녕하십니까,

fizyr Keras Retinanet 패키지가 기존 0.51에서 0.52 베타 버전으로 upgrade되어 실습 코드와 호환되지 않아 이를 수정한 내용을 공지 드립니다.

0.52의 주요 변경 사항은 tensorflow 2.3 , keras 2.4 기반으로 패키지를 마이그레이션 한것입니다. 하지만 아직 베타 버전이고 버그가 많습니다. 해당 버전을 https://github.com/fizyr/keras-retinanet.git 에서 바로 다운로드 후 설치할 경우 베타 버전이 설치되고,  tensorflow 1.15 환경을 기반으로 하는 현재 실습 코드와 호환 되지 않아서 train시 오류가 발생합니다.

실습 코드를 정상적으로 동작하기 위해서는 Keras Retinanet 0.51 이 필요합니다. 이에  0.51 버전을 제 github에 올렸습니다.  https://github.com/chulminkw/keras-retinanet-tf115.git 에서 실습 코드와 호환되는 0.51 버전을 다운로드 하실 수 있습니다. retina 실습 노트북 4개에서 약간의 변경이 있어서 이를 수정하여 DLCV github과 코랩용 소스 코드(DLCV_Colab_SrcCode_20200831.zip) 에도 반영하였습니다.

지금까지 말씀드린 내용을 적용한 동영상 강의 파일은 섹션 6: Retinanet의 수업 5: Keras-RetinaNet 코랩 실습 시 유의사항과 수업 6: Keras-Retinanet으로 Object Detection 실습 - 01 입니다.

해당 동영상 강의에서 위 내용에 대해서 다시 설명 드릴 것입니다.

감사합니다.

권 철민 프로필
Colab에서 tensorflow 1.13 downgrade 오류 이슈에 따른 실습 코드 변경 완료 공지
권 철민 11달 전

안녕하십니까,

바로 이전에 공지 드린대로 구글 Colab에서 tensorflow 1.13 downgrade시 오류가 발생하는 현상이 지속되어 YOLO를 포함한 모든 Colab 용 실습 코드를 tensorflow 1.15에서 구동 될 수 있도록 수정을 완료했습니다.

keras-yolo3 패키지를 tensorflow 1.15에서 구동가능하도록 소스코드를 변경하는것이 생각보다 시간이 오래 걸리지 않았습니다.

해당 실습 코드는 https://github.com/chulminkw/DLCV/blob/master/DLCV_Colab_SrcCode_new.zip 에서 다운로드 받으실 수 있습니다.

Colab에서 기존 tensorflow 1.13에서 tensorflow 1.15을 적용 시  변경 사항을 설명한 동영상은 이번주말까지 완료하도록 하겠습니다.

사상 최장의 장마가 이제 곧 끝난다고 합니다. 조금만 더 참으면 맑은 하늘을 볼 수 있을 거라 기대 되며, 앞으로는 아무리 더워도 불평하지 않으려 합니다. 다들 즐거운 여름 보내셨으면 합니다. 

감사합니다.

권 철민 프로필
Colab에서 tensorflow 1.13 downgrade시 오류에 따른 colab용 실습 코드 변경 공지
권 철민 11달 전

안녕하십니까,

2~3일 전부터 구글 Colab에서 GPU를 사용할 시 tensorflow 1.13으로 downgrade가 되지 않는 현상이 발생했습니다. 이에 Colab github에 issue를 등록하였으나 아직까지 정식 답변이 오지 않고 있습니다. Colab에서 tensorflow downgrade가 오랫동안 가능했으므로 일시적인 현상일 수 있지만, 기간이 더 길어질지도 모르겠습니다.

tensorflow 1.15로는 정상적으로 downgrade 가능합니다. 이에 그동안 tensorflow 1.13 에서 실습한 faster RCNN, SSD, 그리고 Mask RCNN을 tensorflow 1.15, keras 2.3 환경으로 실습할 수 있도록 실습 코드를 변경하였습니다.

Faster RCNN, SSD는 tensorflow 1.15에서 아무 문제 없으며, Mask RCNN의 경우는 패키지에 약간 수정만 하면 되기에 이 역시 tensorflow 1.15에서 구동 될 수 있도록 실습 코드를 수정하였습니다.

해당 소스코드는 https://github.com/chulminkw/DLCV/blob/master/DLCV_Colab_SrcCode_new.zip

에 있습니다.

문제는 YOLO 입니다. 현재 yolo에서 사용하는 keras-yolo3 는 tensorflow 1.15와 호환되지 않습니다. 만일 Colab에서 1.13 downgrade가 이번주 금요일(8월 14일)까지도 해결되지 않으면 keras-yolo3 를 tensorflow 1.15에서 호환 될 수 있도록 패키지를 수정해보겠습니다.

Colab을 이용하신다면 당분간은 yolo 실습 강의 학습을 늦춰주십시요. 늦어도 8월 말까지는 완료하도록 하겠습니다.

본의 아니게 Colab 환경을 이용하시는 분들에게 학습에 지장을 끼쳐 송구스럽습니다.

감사합니다.

다른 댓글 보기(1)
권 철민 프로필
구글 Colab에서 구동될 수 있는 강의 실습 코드를 작성하였습니다.
권 철민 2020.07.31

안녕하십니까,

한바탕 폭우가 이어지더니, 오늘은 동남아를 능가하는 습기 가득한 하루입니다.

구글 Colab에서 구동할 수 있는 강의 실습 코드를 작성하였습니다.

이제 구글 클라우드에서 전용 GPU를 사용하지 않고 Colab에서도 강의 실습 코드를 구동하실 수 있습니다.

실습 코드는 강의 실습 코드가 있는 https://github.com/chulminkw/DLCV 의 DLCV_Colab_SrcCode.zip 파일에 있습니다.

기존 소스코드 대비 코렙용 소스 코드의 변경사항을 설명하기 위한 추가 동영상도 만들었습니다.

섹션 0 에서

구글 Colab용 실습 환경 구축 개요

구글 Colab 실습 환경 구축 - 소스코드 주요 차이 및 Colab 런타임 설정

구글 Colab 실습 환경 구축 - 구글 드라이브 연동

섹션 3에서

Faster RCNN 코랩 실습 시 유의 사항

섹션 5에서

YOLO 코랩 실습 시 유의사항

섹션 6에서

RetinaNet 코랩 실습 시 유의 사항

7월의 마지막 날 입니다. 코로나 걱정, 장마 걱정 잠시 잊고 모두들 즐거운 여름의 한복판을 맞이하셨으면 합니다(물론 사회적 거리두기는 유지 하시면서요)

감사합니다.

권 철민 프로필
구글 클라우드 환경 설정 일부 동영상 수정
권 철민 2020.04.25

안녕하십니까,

기존 동영상에 GPU 서버 할당 요청을 구글에 4개 요청하는것으로 되어 있는데, 근래 4개 요청 시 구글에서 요청 Deny 하는 사례가 일부 발생하였습니다.

GPU 서버 할당 요청을 1개로 하는 것으로 해당 동영상을 수정하여 4월 25일자로 올렸습니다.

만일 GPU 서버 할당 요청이 구글에서 Deny되는 경우에 해당 동영상을 참조하여 서버 할당 요청을 1개로 하시면 바로 Accept가 될 것입니다.  GPU 서버 할당 요청시 문제가 발생하면 바로 본 강의의 질문 게시판에 올려 주시기 바랍니다.

또한 구글 클라우드가 익숙하지 않으신 분들이 서버를 어떻게 기동하는지 문의하시는 사례가 있어서 해당 섹션의 맨마지막에 서버 기동/중지 하는 동영상을 추가 하였습니다.

감사합니다.

다른 댓글 보기(1)
권 철민 프로필
강의를 선택해 주셔서 감사합니다.
권 철민 2020.04.24

안녕하십니까,

딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 강의를 선택해 주셔서 감사합니다.

본 강의의 내용이나 구글 클라우드 GPU 서버 환경을 구축하시는 과정에서 문제가 있으시면 언제든지 질문란에 올려주시기 바랍니다.

또한 실습 후에는 GPU 서버를 반드시 중지하시는 것을 잊지 마시고, 틈틈이 구글 클라우드 결재 메뉴에서 $300 무료 크레디트 중에 얼마나 소모하고 있는지 확인하시면 좋을 것 같습니다.

완연한 봄입니다. 조금만 있으면 코로나 시국도 안정을 찾을 거 같습니다. 수강해 주신 여러분 모두 건강 하시고, 활기찬 봄을 맞이 하시길 기원드립니다.

감사합니다.

121,000원

월 24,200원

5개월 할부 시
내 목록 추가 1190 공유
지식공유자 : 권 철민
총 166개 수업˙총 37시간 49분
평생 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 중급이상 대상
지식공유자 되기
많은 사람들에게 배움의 기회를 주고,
경제적 보상을 받아보세요.
지식공유참여
기업 교육을 위한 인프런
“인프런 비즈니스” 를 통해 모든 팀원이 인프런의 강의를
자유롭게 학습하는 환경을 제공하세요.
인프런 비즈니스