本当に久しぶりに私に必要な講義を見つけました
あれこれ複雑で難しい数学的観点よりも、コード中心で見せてくれて胸がスッキリします。CNNが何なのか、どのように活用するのかについて素早く学習できます
数ヶ月間あれこれ本やOnline Classesを見ていた時間がとても惜しいですね
ボーナスでイメージラベリング作業などを簡単に入れてくださったら、ビジョンで悩んでいる多くの人々にとって最高のビジョン講義になるのではないでしょうか

lovesome994824

この講義は、ディープラーニングを活用した画像と物体認識の原理を基礎から最新モデルまで段階的に学ぶ過程です。
- 基礎固め：PyTorchでテンソルとニューラルネットワークの基本構造理解
- 画像理解：コンピュータビジョンの概念、画像データ構造、Augmentation技法学習
- CNNモデル学習：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で画像分類実習（CIFAR-10など）
- Transfer Learning：既存の学習済みモデルを活用して少ないデータで高速学習
- Object Detection：R-CNN、YOLO、SSD、DETRなど最新物体検出モデル理解及び実習
- Segmentation：U-Net、Mask R-CNNによるピクセル単位物体分割体験

trimurti

지식공유자의 깜짝할인

ディープラーニングベース画像・物体認識：CNNからYOLO・DETRまで

良い評価をいただき、ありがとうございます。アドバイスいただいた部分も次の講義アップデートで考慮いたします。

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

ai 코딩

AI 코딩

yolo

detr

이 강의는 딥러닝을 활용한 이미지와 객체 인식의 원리를 기초부터 최신 모델까지 단계적으로 배우는 과정입니다.
- 기초 다지기: 파이토치(Pytorch)로 텐서와 신경망 기본 구조 이해
- 이미지 이해하기: 컴퓨터 비전의 개념, 이미지 데이터 구조, 증강(Augmentation) 기법 학습
- CNN 모델 학습: 합성곱 신경망(CNN)으로 이미지 분류 실습 (CIFAR-10 등)
- 전이 학습(Transfer Learning): 기존 학습된 모델을 활용해 적은 데이터로 빠르게 학습
- 객체 탐지(Object Detection): R-CNN, YOLO, SSD, DETR 등 최신 객체 탐지 모델 이해 및 실습
- 세그멘테이션(Segmentation): U-Net, Mask R-CNN을 통한 픽셀 단위 객체 분할 경험

YoungJea Oh

입문

초급

중급이상

파이토치

PyTorch

Computer Vision(CV)

컴퓨터 비전

합성곱신경망

딥러닝 기반 이미지·객체 인식: CNN에서 YOLO·DETR까지

교육환경 준비

컴퓨터 비전 (Computer Vision) / CNN 기초

객체 탐지/분할(Object Detection/Segmentation) - Faster R-CNN / Mask R-CNN

객체 탐지/분할(Object Detection/Segmentation) - YOLO, SSD, U-Net

Transformer 기반 객체 탐지 - DETR (Detection with Transformers)