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인공지능 컴퓨터 비전

최신 논문과 유튜브 동영상으로 만드는 2D Pose estimation 실전 프로젝트 따라하기 대시보드

(5)
1개의 수강평 ∙  38명의 수강생
121,000원

월 24,200원

5개월 할부 시
지식공유자: 구운밤
총 17개 수업 (2시간 58분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[인공지능, 데이터 분석] 강의입니다.

더이상 object detection은 그만! 정말 쉽게 포즈 추정의 최신 트렌드, 이미지와 비디오에서 포즈 추정을 하는 최신 방법에 대해 배우고, 나만의 동영상에서 2D 포즈 추정 모델을 학습하고 활용하는 딥러닝 기술을 배웁니다.

✍️
이런 걸
배워요!
2D human pose estimation
2D 인간 포즈 추정
인공지능
딥러닝

최신 딥러닝 기술, 따라만 하면 OK! 
쉽게 시작하는 2D 포즈 추정 입문 🤖

내 비디오와 이미지에서
포즈 추정하는 방법을 한번에! 📖

2D 포즈 추정은 컴퓨터 비전 분야 Top 5 키워드에 뽑힐 정도로 인기가 많고 대부분의 기술에 근본이 되는 주제예요. 이번 강의에서는 최신 모델인 LitePoseDCPose로 포즈 추정 모델에 대해 학습하고 실제 내 동영상으로 모델을 학습시키는 방법에 대해 학습합니다. 

그런데, 2D 포즈 추정이 뭐죠? 🧐

2D Human Pose Estimation은 이미지나 동영상에서 사람 관절의 2D 좌표값을 추정해내는 태스크입니다. 이는 다양한 분야에서 바탕이 되는 기술로 활용되고 있어요. 3D 자세 추정의 백본 모델, 애니메이션 산업, 가상현실 및 증강현실(VR/AR) 뿐만 아니라 스포츠 선수들의 움직임 분석에도 적용할 만큼 중요한 기술로 연구되는 분야입니다.

포즈 추정 모델은 다양하게 오랫동안 연구되어 왔고 최근에도 다양한 방법으로 연구되는 근본적인 분야이기 때문에 강의 학습 후 다양한 딥러닝 기술을 더욱 쉽게 배우실 수 있습니다.


2D 포즈 추정 기술, 직접 구현해보세요!

이 강의는 파이썬(Python) 및 딥러닝 기초 지식이 요구되며, 포즈 추정에 입문하시는 분들 혹은 포즈 추정 프로젝트에 관심있는 분들을 대상으로 포즈 추정 모델을 이해하고 실제로 포즈 추정 모델을 학습할 수 있도록 만들어진 강의입니다. 수강 후에는 반드시 2D 포즈 추정 기술을 내 컴퓨터에서 구현해 볼 수 있을 거에요. 

중요한 점은 제가 Ubuntu 설치부터 코드 실행까지 하나하나 가르쳐 드린다는 점!

  • 💡 골프, 요가 등 관심있는 비디오에 2D 포즈 추정 최신 모델 활용하기
  • 💡 포즈 추정을 객체 인식과 같이 딥러닝 프로젝트에 활용하는 노하우

이런 분들께 추천합니다 🚩

✅ 2D 포즈 추정을 모르는데 최신 논문을 공부해보고 환경설정 및 개발을 도전해보고 싶은 사람

✅ 객체 인식 (Object Detection) 프로젝트에 지친 새로운 분야의 프로젝트를 원하는 사람

졸업 프로젝트공모전 등 프로젝트에 빠르게 포즈 추정 모델을 적용해보고 싶은 사람

✅ 포즈 추정 연구를 시작하는데 시행착오를 겪고 싶지 않은 사람


강의 맛보기 📺

2D 포즈 추정 입문 → LitePose 논문 이론 및 실습 → DCPose 논문 이론 및 실습 → 커스텀 데이터셋 실습

전반적인 2D 포즈 추정 연구의 흐름부터 시작해 직접 내 데이터에 적용하는 커스텀 학습 과정을 진행해볼 수 있습니다.

탑 컨퍼런스 CVPR 2021-2022를 통해 소개된 논문에서 언급되고 있는 최신 이론의 핵심을 콕콕 짚어드립니다.

2D 포즈 추정이 처음이어도 OK! 따라만 하면 되는 어렵지 않은 난이도로 구성하여 쉽게 모델 학습 과정을 따라오실 수 있습니다.

이 강의를 만든 구운밤🌰 은 

컴퓨터학, 인공지능 전공 지식, 다수의 딥러닝/머신러닝 프로젝트 경험과 대학원 연구 경력을 바탕으로 반드시 알고 가야 할 내용을 짚어드립니다.

  • 고려대학교 인공지능학과 석사
  • SCI(E) 논문, 국제 학회 발표 다수
  • 대기업 인공지능 연구원 재직 (Computer Vision 연구)

고려대학교 인공지능학과 학석사 연계과정을 3학기만에 마치고 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 세계 9위 학회인 WACV2023 (Winter Conference on Applications of Computer Vision)와 IEEE SMC20222D Video Human Pose Estimation 분야 논문을 게재, 구두 발표 선정되었던 경험이 있습니다. 


Q&A 💬

Q. 포즈 추정에 대한 베이스가 전혀 없는 상태에서 강의를 수강해도 되나요?

네! 베이스가 없는 상태이더라도 코드를 실행하는 방법 처음부터 끝까지 하나하나 실습하기 때문에 걱정하실 필요 없습니다. 포즈 추정에 관심만 있으시다면 수강하셔도 좋습니다. (단, 딥러닝 기초 지식 및 파이썬 문법은 알고 계셔야 합니다!)

Q. 포즈 추정을 배우면 어떤 일을 할 수 있나요?

포즈 추정은 아직도 활발하게 연구되는 분야이고 다양한 산업 분야에서 활용됩니다. 현재는 졸음 운전 감지나, AR, VR 환경에서 사람들의 포즈를 추정하고 스포츠 산업에서 코칭을 해주는 등의 여러 기술의 바탕이 되는 분야이므로 할 수 있는 일은 무궁무진합니다!

💾 수강 전 확인해주세요!

  • 강의는 파이토치(PyTorch) 및 실제 논문을 토대로 모델을 학습시키는 만큼 GPU 및 Cuda 개발 환경이 갖춰진 우분투(Ubuntu) 환경에서 진행됩니다.
  • 강의는 Linux 및 Ubuntu 20.04 버전을 기준으로 녹화되었습니다. 이에 준하는 수강 환경을 갖추시기를 권장합니다.
  • 모델 구현 실습을 위해서는 그래픽카드가 탑재된 PC가 필요합니다.
  • 수강생에게는 학습 자료로 강의에 쓰인 모든 소스 코드를 제공합니다.

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
YOLO와 같은 객체 인식에 지쳤던 분들
골프나 요가와 같은 나만의 비디오에서 데이터를 구축하고 포즈 추정을 해보고 싶은 분들
대학 졸업 프로젝트나 공모전이 급한데 주제를 못 정하신 분들
📚
선수 지식,
필요할까요?
파이썬

안녕하세요
구운밤 입니다.
구운밤의 썸네일

고려대학교 인공지능학과 석사

현재 연구원으로 인공지능 컴퓨터 비전에 대해 연구하고 있습니다.

커리큘럼 총 17 개 ˙ 2시간 58분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의 소개
섹션 1. 2D Human pose estimation 알아보기
섹션 2. 섹션 2 : Ubuntu 및 딥러닝 환경세팅
Ubuntu 설치 USB 세팅 및 설치 10:35
기본 프로그램 설치 Chrome, Visual Studio Code, 한글 입력, VLC (비디오 플레이어) 09:53
Anaconda 설치 08:22
Nvidia-driver & cuda 설치 10:32
gcc g++ 컴파일러 설치 03:00
섹션 3. LitePose 논문 이론 및 실습
LitePose 논문 이론 공부 12:27
LitePose 실습 1. 개발 환경 세팅 & coco 데이터셋 다운로드 12:24
LitePose 실습 2. crowdpose 데이터셋 다운로드 & 데이터셋 api 설정 09:24
LitePose 실습 3. supernet 학습 & weight transfer 12:46
LitePose 실습 4. 일반 training & 평가 방법 12:23
섹션 4. DCPose 논문 공부 및 실습
DCPose 논문 이론 공부 11:40
DCPose 실습 1. 개발환경 세팅 & 학습 부분 코드 설명 13:58
DCPose 실습 2. 모델 파일 코드 설명 13:47
DCPose 실습 3. 내 동영상으로 포즈 추정 결과 추출! 06:25
섹션 5. 나만의 비디오로 모델 학습
나만의 주제로 동영상들을 모아 모델 학습 16:07
강의 게시일 : 2023년 03월 08일 (마지막 업데이트일 : 2023년 08월 02일)
수강평 총 1개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
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따라쟁이 thumbnail
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2D pose에 대해서 너무 알고 싶었는데 관련 영상이나 자료가 없었어요. 근데 이 강의를 통해서 많이 알게되었고 2D pose에 대해서 더 관심 갖게되었어요. 이전에 대학 프로젝트로 Object Detection만 해봤는데 새로운 인공지능을 알게되어서 너무 재밌었습니다.
2023-10-03