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This course will help you become a deep learning-based computer vision expert who is needed in the field by providing a deep theoretical explanation of object detection and segmentation and practical examples that can be used immediately in the field.

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[Revised Edition] A Complete Guide to Deep Learning Computer Vision

본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제를 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 것입니다.

권 철민

입문

초급

중급이상

Machine Learning(ML)

머신러닝

텐서플로

Tensorflow

파이썬

Python

Deep Learning(DL)

딥러닝

케라스

Keras

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

강의 소개 및 실습 환경 구축하기

Object Detection의 이해

Object Detection과  Segmentation을 위한 주요 데이터 세트 및  OpenCV 소개

RCNN 계열 Object Detecter(RCNN, SPPNet, Fast RCNN, Faster RCNN)

MMDetection의 이해와 Faster RCNN 적용 실습 - 01

MMDetection의 이해와 Faster RCNN 적용 실습 - 02

SSD(Single Shot Detector)

SSD 실습

YOLO(You Only Look Once)

Ultralytics Yolo 실습 - 01

Ultralytics Yolo 실습 - 02

RetinaNet 과 EfficientDet

AutoML EfficientDet 실습 - 01

AutoML EfficientDet 실습 - 02

Segmentation - Mask RCNN

Mask RCNN - 실습 01

Mask RCNN - 실습 02

구버전 Tensorflow Object Detection API(개정판 출시에 따라 해당 섹션은 한달 뒤(2021-08-06) 삭제될 예정입니다)