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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

この講義では、オブジェクト検出とセグメンテーションに関する詳細な理論の説明と、現場で即座に使用できるレベルの実習例を通じて、現場で必要なディープラーニングベースのコンピュータービジョン専門家として皆さんを育成します。

입문

초급

중급이상

Machine Learning(ML)

텐서플로

Tensorflow

파이썬

Python

Deep Learning(DL)

케라스

Keras

[改訂版] ディープラーニングコンピュータビジョン完全ガイド

講義紹介 および 実習環境構築

オブジェクト検出の理解

物体検出とセグメンテーションのための主要データセットおよびOpenCVの紹介

RCNN系列 オブジェクトディテクター(RCNN, SPPNet, Fast RCNN, Faster RCNN)

MMDetection の 理解 と Faster RCNN 適用 実践 - 01

MMDetection の理解と Faster R-CNN の適用実践 - 02

SSD(シングルショット検出器)

SSD 実習

YOLO(You Only Look Once)

Ultralytics Yolo 実習 - 01

Ultralytics Yolo 実習 - 02

RetinaNet と EfficientDet

AutoML EfficientDet 実習 - 01

AutoML EfficientDet 実習 - 02

Segmentation - Mask RCNN

Mask RCNN - 実習 01

Mask RCNN - 実習 02

旧バージョン Tensorflow Object Detection API(改訂版のリリースに伴い、本セクションは1ヶ月後(2021-08-06)に削除される予定です)