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지식공유자의 깜짝할인 중
인공지능 컴퓨터 비전

따라하면서 배우는 3D Human Pose Estimation과 실전 프로젝트 대시보드

(5)
2개의 수강평 ∙  80명의 수강생
18% 121,000원 99,000원

월 19,800원

5개월 할부 시
지식공유자: 따라쟁이
총 43개 수업 (5시간 19분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[인공지능, 데이터 분석] 강의입니다.

인공지능에 관심을 갖게 되었지만 항상 똑같은 주제의 강의를 듣는 데 지치셨나요? 사람 이미지 및 비디오에서 3D 포즈를 생성, 추정 공부해보고 실제 코드를 실행하며 이미지에서 나만의 데이터를 구축하는 실전 프로젝트를 진행하는 강의입니다.

✍️
이런 걸
배워요!
3D human pose estimation
3D 인간 포즈 추정
3D 인간 관절 추정
인공지능
딥러닝

 3D 휴먼 포즈 에스티메이션의 모든 것 🚩

이론으로 한 번, 실습으로 확실하게 
3D Human Pose Estimation!

혹시 내 얘기라면 주목해주세요

항상 똑같은 이미지 분류/객체 탐지 모델 대신 새로운 분야를 배우고 싶은 분 

졸업 프로젝트가 코앞인데 아직 주제를 정하지 못한 대학생 

참신한 주제 및 분야로 AI 공모전에 참가하고 싶은 학생 

AI 관련 대학원에서 무엇을 연구하는지 궁금하신 분 

3D 인간 포즈 생성 기술에 관심있는 분

새로운 인공지능 분야의 기술을 배우고 싶은 분

3D Human Pose Estimation은 인공지능 컴퓨터 비전 분야 중 하나로, VR/AR 및 로보틱스, 영상 분석, 아바타 생성, 영화 사업 등 광범위한 분야에서 사용되고 있는 강력한 인공지능 기술입니다. 

AI 헬스케어 서비스
스포츠 선수 플레이 분석을 위한 포즈 추정
AR/VR 게임 서비스를 위한 포즈 추정
실제 영상 소스 기반의 포즈 추정

이미지 생성을 위한 포즈 추정

실제로 컴퓨터 비전 분야에서 3D 관련 논문 투고 수는 매년 증가하고 있으며 전세계적으로 많은 연구가 진행되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 막상 관련 기술을 학습하기 위한 자료는 찾아보기 쉽지 않기 때문에 많은 분들이 3D Human Pose Estimation 학습을 주저하기 마련입니다.

이에 본 강의는 3D Human Pose Estimation 이론에 대해 알아보고, 실제 코드를 통해 이미지에서 3D Human Pose를 생성하는 실습을 진행해 봅니다.


골프 스윙 영상으로 구축하는
실전 모델 구축 🏌️‍♀️

본 강의는 제가 지난 2년 동안 인공지능 대학원에서 연구한 주제로써 그동안의 지식을 응축한 강의입니다.

유튜브에서 얻은 골프 스윙 영상들로 훈련 데이터셋을 구축하고 어떤 정답 데이터 없이 3D Human Pose Estimator를 훈련시킴으로써 특정 도메인 (골프 스윙)에 특화된 모델을 구축하는 것이 이 강의의 목표입니다.

진입 장벽을 낮췄습니다

수강생 여러분은 기존에 접근하기 쉽지 않고 자료를 찾기도 어려웠던 3D Human Pose Estimation 분야 인공지능 기술을 깊이있는 개념 설명을 통해 맛볼 수 있습니다.

따라하며 체험하며 익혀보세요

밑바닥부터 시작하는 이론 수업 대신 따라하며 익히는 수업을 지향합니다. 함께 모델 훈련/평가 코드를 실행해보고 준비한 이미지에 대해 3D 휴먼 포즈를 생성하는 과정을 직접 체험하게 됩니다.

우리의 최종 목표는 “나만의 데이터셋을 구축하는 것”입니다!

💡 강의를 듣고 나면 여러분은 데이터셋을 구축하여 네트워크를 훈련시킬 수 있게 됩니다. 따라서 예시로 함께한 골프 스윙뿐만 아니라 요가, 스쿼트, 볼링 등 인간의 특정한 활동에 대한 3D Human Pose를 제공하는 서비스를 기획할 바탕을 다질 수 있을 겁니다!


이 강의를 만든 지식공유자 
“따라쟁이” 김현우를 소개합니다.

이 강의를 만든 따라쟁이🥽 는

컴퓨터학, 인공지능 전공 지식, 다수의 딥러닝/머신러닝 프로젝트 경험과 공모전 수상, 대학원 연구 경력을 바탕으로 여러분께 연구 및 프로젝트 경험을 제공해드립니다.

  • 고려대학교 인공지능학과 석사 졸업
  • SCI(E) 논문, 국제 학회 발표

안녕하세요, 따라쟁이 김현우입니다. 
2년 전 인프런에 ‘하루만에 만드는 깃허브 블로그’ 강의를 런칭하고, 많은 분들이 제 강의를 사랑해주셨습니다.

당시 강의 제작이 처음이다보니 가벼운 마음으로 강의를 시작하였지만 여러모로 부족한 점이 많았습니다. 책임감이 무겁다는 걸 미처 인지하지 못했다는 생각에 현재는 강의를 중단하였습니다. 
지금 여러분께 공개하는 이 강의는 이런 제 경험을 바탕으로 부족한 부분을 최대한 줄이고 개선한 강의입니다.

고려대학교 인공지능학과 석사과정을 2년만에 마치고 졸업하는 과정에서, 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 세계 19위 학회인 ACCV2022(Asian Conference on Computer Vision)에 3D Human Pose Estimation 분야 논문을 게재하며 구두 발표 논문에도 선정되었던 경험이 있습니다. 

인공지능 특정 분야에 대한 접근성이 좋지 않아 많은 분들이 학습을 시작하는 데 피로를 느끼거나 포기하는 모습을 보고 이번 강의를 만들어보았습니다. 지난 2년 동안의 배움과 시행착오를 강의에 담았습니다.
이 강의를 통해 더 많은 분들이 3D Human Pose Estimation 분야에 흥미를 갖고 새로운 성취감을 가져가셨으면 좋겠습니다 :)


Q&A 💬

Q. 인공지능에 대해 전혀 모릅니다. 제가 이 수업을 듣고 얻을 수 있는 게 있을까요?

그럼요! 이 강의를 통해 인공지능에 더 흥미를 느낄 수 있으실 거예요. 또한 구축한 모델로 언제든지 나만의 데이터, 나만의 모델을 만들 수 있는 능력도 갖출 수 있게 될 거예요. 
(선수 지식으로 파이썬Python을 사용하실 수 있다면 누구나 들을 수 있는 강의입니다!)

Q. 강의를 듣기 전 준비해야 할 것이 있나요?

GPU(그래픽카드), 우분투(Ubuntu) OS가 준비되어야합니다. 

위 문제로 환불이 불가능함을 미리 알려드립니다. 

Q. 수업 내용은 어느 수준까지 다루나요?

실제 모델의 훈련과 평가 코드를 실행하기 전에 함께 논문을 살펴보지만 깊은 이론을 직접 알려드리기보다는 알아야 할 사전지식을 가이드해 드립니다. 제가 이 분야 연구를 하면서 관련 사전 지식을 전혀 알지 못해서 오랫동안 고생하였는데요. 무엇을 알아야 하는지, 이 논문의 문장에서 무슨 말을 하는지를 쉽게 설명드리면서 진행합니다. 

💾 수강 전 확인해주세요

  • 실습을 위해 Ubuntu OS 및 프로그램 편집기, 그래픽카드(GPU)가 필요합니다. 강의에서는 프로그램 편집기로 Visual Studio Code를 사용합니다.
  • 수강생에게는 소스 코드를 제공합니다. 또한 필요한 추가 자료는 링크 등을 통해 손쉽게 제공해 드립니다.
  • 파이썬 선수 지식이 필요합니다. 파이썬을 전혀 사용한 경험이 없으신 분들은 파이썬을 학습한 다음 본 강의를 수강하시는 것을 추천합니다.
  • 기초 인공지능 강의 또는 딥러닝 강의를 들으신 분들께 추천하는 과정입니다.
  • 강의 및 학습 자료를 무단 배포하지 말아주세요. 저의 노력과 시간, 그리고 열정이 들어간 학습 자료입니다.

 

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
Yolo와 같은 객체 인식에 지쳤던 분들
골프나 요가와 같은 나만의 비디오에서 데이터를 구축하고 포즈 추정을 하고 싶은 분들
대학 졸업 프로젝트나 공모전이 급한데 주제를 못 정하신 분들
📚
선수 지식,
필요할까요?
파이썬
인공지능 또는 딥러닝에 대한 기초 이해

안녕하세요
따라쟁이 입니다.
따라쟁이의 썸네일

한참 배우고있는 학생입니다.

전문적인것도, 자신있는 분야도 없습니다.

하지만 열정은 누구보다 프로입니다.

따라하면서 배우자. 모르면 일단 따라하면서 배워보자라는 마음으로 배우고 있습니다.

커리큘럼 총 43 개 ˙ 5시간 19분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의소개
섹션 1. 3D human pose estimation 분야 알아보기
섹션 2. 이론 (논문 리뷰)
A simple yet effective baseline for 3d human pose estimation 25:28
CanonPose: Self-Supervised Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild 34:02
Mhformer: Multi-hypothesis transformer for 3d human pose estimation 23:35
섹션 3. 실습 1 - 환경세팅
우분투 환경세팅 - 크롬설치 01:41
우분투 환경세팅 - Cuda설치 04:05
우분투 환경세팅 - cuDNN 설치 02:58
Visual Studio Code, Anaconda, Pytorch 설치하기 04:34
섹션 4. 실습 2 - 코드 다운받고 Human3.6M 데이터셋 살펴보기
코드 다운과 데이터셋 시각화 23:38
섹션 5. 실습 3 - A simple yet effective baseline for 3d human pose estimation
코드 압축 파일 다운 04:06
데이터로드 11:26
네트워크 훈련 1 05:53
네트워크 훈련 2 03:17
네트워크 평가 03:41
데모 06:18
섹션 6. 실습 4 - MHFormer
데이터로드 00:40
네트워크 훈련 11:47
네트워크 평가 03:27
데모 04:21
섹션 7. 실습 5 - CanonPose
시작설명, 모핑 네트워크 훈련 08:50
모핑네트워크 훈련 완료 01:14
CanonPose - 데이터 로드 09:09
CanonPose 네트워크 훈련 13:35
CanonPose 네트워크 평가 02:41
CanonPose 데모 04:04
섹션 8. 실습 6 - MHCanonPose
MHCanonPose 시작 설명 00:41
MHCanonPose 네트워크 훈련 11:22
MHCanonPose 네트워크 평가 02:16
MHCanonPose 데모 01:50
섹션 9. 따라하면서 익히는 실전 프로젝트
실전프로젝트_1.Golf데이터셋구축_코드다운 03:09
실전프로젝트_1.Golf데이터셋구축_영상다운로드 02:12
실전프로젝트_1.Golf데이터셋구축_학습영상편집 02:53
실전프로젝트_1.Golf데이터셋구축_Multi-view이미지셋구축 02:53
실전프로젝트_1.Golf데이터셋구축_2DPose데이터셋구축 05:55
실전프로젝트_2.CanonPose_Golf 13:12
섹션 10. MHCanonFormer: Multi-Hypothesis Canonical 3D pose Transformer 와 실습
1.1.H36M_MHCanonFormer_훈련 13:49
1.2.H36M_MHCanonFormer_평가 02:51
1.3.H36M_MHCanonFormer_데모 03:56
2.1.Golf_MHCanonFormer_훈련 06:10
2.2Golf_MHCanonFormer_데모 04:56
3.Golf_CanonPose_데모 04:59
마무리 미리보기 02:20
강의 게시일 : 2023년 03월 09일 (마지막 업데이트일 : 2023년 03월 09일)
수강평 총 2개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
강승오 thumbnail
5
심도있는 내용뿐만 아니라 함께 실습을 하면서 여러 아이디어가 떠오르게 해준 강의였습니다. 새로운 주제를 찾는 도중 알게된 강의라서 더 도움이 된 강의였습니다.
2023-03-12
cashio21 thumbnail
5
대학 졸업 프로젝트 주제 막막했는데 도움이 되었어요!
2023-03-17