jinseol12159988

Khóa học này là quá trình học từng bước về nguyên lý nhận diện hình ảnh và đối tượng sử dụng deep learning từ cơ bản đến các mô hình mới nhất.
- Xây dựng nền tảng: Hiểu về tensor và cấu trúc cơ bản của mạng neural với Pytorch
- Hiểu về hình ảnh: Học khái niệm computer vision, cấu trúc dữ liệu hình ảnh, kỹ thuật tăng cường dữ liệu (Augmentation)
- Học mô hình CNN: Thực hành phân loại hình ảnh với mạng neural tích chập (CNN) (CIFAR-10, v.v.)
- Transfer Learning: Sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn để học nhanh với ít dữ liệu
- Object Detection: Hiểu và thực hành các mô hình phát hiện đối tượng mới nhất như R-CNN, YOLO, SSD, DETR
- Segmentation: Trải nghiệm phân đoạn đối tượng theo từng pixel thông qua U-Net, Mask R-CNN

trimurti

Nhận diện hình ảnh và đối tượng dựa trên deep learning: Từ CNN đến YOLO·DETR

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

ai 코딩

AI 코딩

yolo

detr

This course is a step-by-step learning process that covers the principles of image and object recognition using deep learning, from fundamentals to the latest models.
- Building Foundations: Understanding tensors and basic neural network structures with PyTorch
- Understanding Images: Learning computer vision concepts, image data structures, and augmentation techniques
- CNN Model Training: Hands-on image classification practice with Convolutional Neural Networks (CNN) using datasets like CIFAR-10
- Transfer Learning: Leveraging pre-trained models to achieve fast learning with limited data
- Object Detection: Understanding and practicing with the latest object detection models including R-CNN, YOLO, SSD, DETR
- Segmentation: Experiencing pixel-level object segmentation through U-Net and Mask R-CNN

YoungJea Oh

입문

초급

중급이상

파이토치

PyTorch

Computer Vision(CV)

합성곱신경망

Deep Learning-Based Image and Object Recognition: From CNN to YOLO and DETR

Preparing the Learning Environment

Computer Vision / CNN Fundamentals

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

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

Transformer-based Object Detection - DETR (Detection with Transformers)