신경식의 딥러닝 오디세이 - 컴퓨터 비전 소개
공대형아(신경식)
무료
입문 / 딥러닝, 컴퓨터 비전
5.0
(2)
컴퓨터 비전 분야에 대한 간단한 소개를 진행하는 강의입니다.
입문
딥러닝, 컴퓨터 비전

컨볼루션에 대한 확실한 이해
컨볼루션을 통한 필터링
컨볼루션의 구현 능력
본 강의는 딥러닝을 활용한 컴퓨터 비전에서 가장 중요한 컨볼루션을 집중적으로 다룹니다.
본 강의는 다음과 같은 내용으로 컨볼루션에 대한 튼튼한 이론적 배경 뿐만 아니라, 이들을 직접 구현하며 구현 능력을 함께 배양합니다.
1장 픽셀별 연산에서부터 이웃 기반 연산으로
1.1 공간적 구조를 가지는 이미지 데이터
1.2 로컬 패치
1.3 이웃 기반 연산
2장 윈도윙
2.0 개발 환경 설정
2.1 일차원 윈도윙
2.2 이차원 윈도윙
3장 일차원 컨볼루션
3.0 복습: 내적과 필터 반응
3.1 일차원 엣지 검출이란?
3.2 일차원 엣지 검출 과정
3.3 일차원 엣지 검출의 구현
3.4 일차원 코릴레이션과 컨볼루션
4장 이차원 컨볼루션
4.1 이차원 컨볼루션의 과정
4.2 엣지 검출
4.3 소벨 필터링 이론
4.4 소벨 필터링의 구현
5장 컨볼루션을 이용한 이미지 처리 기술
5.1 이동 평균 필터
5.2 그래디언트 크기를 이용한 엣지 검출
5.3 가우시안 블러링
5.4 이미지 샤프닝
공간적 구조를 가지는 이미지의 특성을 확인하고, 이 특성을 파악하기 위해 등장하는 1️⃣ local patch, 2️⃣ local connectivity, 3️⃣ neighborhood-based operation을 자연스러운 흐름으로 이해합니다.
컨볼루션을 이해하기 전 단계로 로컬 패치를 추출하는 윈도윙 과정을 이론적으로 이해하고, 이를 직접 구현하는 방법을 배웁니다. 그리고 GPU 연산에 최적화된 형태로 코드를 리팩토링합니다.
이미지에 대한 컨볼루션을 다루기 전에, 일차원 데이터에 대한 컨볼루션을 확실히 이해하고, 필터링 과정에 대해 이해합니다. 이를 통해 필터와 비슷한 특성을 가진 로컬 패치를 추출하는 과정을 이해할 수 있습니다.
이미지에 대한 컨볼루션을 소벨 필터링을 통해 이해합니다. 이는 딥러닝의 컨볼루셔널 레이어를 이해하는 데 큰 도움이 될 뿐만 아니라, 이미지 처리의 기본 개념을 익힐 수 있습니다.
본 강의에서 다룬 일차원, 이차원 컨볼루션을 활용하는 대표적인 공학 기술을 소개합니다.
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝, 컴퓨터 비전의 기본기를 튼튼히 다지고 싶은 입문자
컨볼루션 연산이 헷갈리는 분
딥러닝 연산의 구현 과정을 이해하고 싶은 분
선수 지식,
필요할까요?
신경식의 딥러닝 오디세이 - 컴퓨터 비전을 위한 이미지 기초
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전체
19개 ∙ (3시간 8분)
해당 강의에서 제공:
1. 오리엔테이션
12:33
4. 1.3 이웃 기반 연산
05:56
5. 2.0 윈도윙 소개
03:54
6. 2.1 일차원 윈도윙
17:23
7. 2.2 이차원 윈도윙
13:04
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