풀잎스쿨
연구를 위한 지식을 플립러닝 방식으로
2-3개월 간 학습하는 집중 스터디 과정입니다.
2-3개월 간 학습하는 집중 스터디 과정입니다.
* 풀잎스쿨은 3개월마다 진행됩니다.
Image Classification을 넘어서 Pixel Classificiation 해보기!!
1. Semantic Segmentation 계열의 논문을 함께 읽고 구현하는 부트캠프입니다.
2. 가장 기본적인 논문인 FCN에서부터 많이 사용하는 DeepLabv3까지 읽고 진행할 생각입니다.
3. 논문을 읽고, Pytorch로 구현하면서 완벽하게 이해하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그렇기에, 실제 진행은 참여자들의 이해수준에 따라서 커리큘럼보다 천천히 진행될 수도 빠르게 진행될 수도 있습니다.
4. 최종적으로 마지막 2주차 동안은 ECCV 2020 VIPriors Challenge에서 좋은 성적을 거둔 이호성님의 Semantic Segmentation 대회 코드를 보고 이해하고 필사하는 것으로 커리큘럼을 마칠 생각입니다.
2. 가장 기본적인 논문인 FCN에서부터 많이 사용하는 DeepLabv3까지 읽고 진행할 생각입니다.
3. 논문을 읽고, Pytorch로 구현하면서 완벽하게 이해하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그렇기에, 실제 진행은 참여자들의 이해수준에 따라서 커리큘럼보다 천천히 진행될 수도 빠르게 진행될 수도 있습니다.
4. 최종적으로 마지막 2주차 동안은 ECCV 2020 VIPriors Challenge에서 좋은 성적을 거둔 이호성님의 Semantic Segmentation 대회 코드를 보고 이해하고 필사하는 것으로 커리큘럼을 마칠 생각입니다.
- 온라인 모임은 ZOOM으로 진행됩니다.
- 활발한 커뮤니케이션을 위하여 화상으로 카메라와 마이크를 켜고 진행됩니다.
- 캠(혹은 캠이 내장된 노트북), 마이크 기능이 있는 이어폰을 준비해주세요.
- 마지막 주차는 모두의연구소 강남캠퍼스에서 오프라인으로 진행됩니다.
- 풀잎스쿨 14기에 한하여 온라인 과정이 165,000원으로 할인됩니다. 결제 페이지에서 온라인 전용 할인 쿠폰을 드립니다.
- 활발한 커뮤니케이션을 위하여 화상으로 카메라와 마이크를 켜고 진행됩니다.
- 캠(혹은 캠이 내장된 노트북), 마이크 기능이 있는 이어폰을 준비해주세요.
- 마지막 주차는 모두의연구소 강남캠퍼스에서 오프라인으로 진행됩니다.
- 풀잎스쿨 14기에 한하여 온라인 과정이 165,000원으로 할인됩니다. 결제 페이지에서 온라인 전용 할인 쿠폰을 드립니다.
이런 분들께 추천합니다
- 기본적인 이미지 분석 모델에 대해서 아시는 분 (CNN, ResNet, VGG)
- Pytorch를 사용할 줄 아시는 분
- 논문을 읽고 느낀 점을 서로와 토론하실 수 있으신 분
(Semantic Segmentation 계열의 논문에 대해서는 모르셔도 괜찮습니다!! 기초 논문부터 차근차근 진행할 예정입니다.)
- Pytorch를 사용할 줄 아시는 분
- 논문을 읽고 느낀 점을 서로와 토론하실 수 있으신 분
(Semantic Segmentation 계열의 논문에 대해서는 모르셔도 괜찮습니다!! 기초 논문부터 차근차근 진행할 예정입니다.)
난이도
학습유형
사전학습 (주차별 학습내용을 각자 학습한 후 모여서 토론합니다)
커리큘럼
Chapter1. Image Segmentation 기초 정복하기
Chapter2. Multi Scale을 다루려는 시도
Chapter3. DeepLab 정복하기
Chapter4. ECCV 2020 VIPriors Challenge 코드 살펴보기
1주차. Image Segmentation에 대한 이해 및 FCN 구현 (Fully Convolutional Network)
2주차. FCN의 한계를 극복하기 위한 시도 : DeconvNet, SegNet
3주차. Semantic Segmentation 계열의 혁신 : U-Net
2주차. FCN의 한계를 극복하기 위한 시도 : DeconvNet, SegNet
3주차. Semantic Segmentation 계열의 혁신 : U-Net
Chapter2. Multi Scale을 다루려는 시도
4주차. Pyramid Scene Parsing Network, DilatedNet
Chapter3. DeepLab 정복하기
5주차. DeepLab V1 : Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs
6주차. DeepLab V2: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs (1)
7주차. DeepLab V2: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs (2)
8주차. DeepLab V3: Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation (1)
9주차. DeepLab V3: Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation (2)
6주차. DeepLab V2: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs (1)
7주차. DeepLab V2: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs (2)
8주차. DeepLab V3: Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation (1)
9주차. DeepLab V3: Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation (2)
Chapter4. ECCV 2020 VIPriors Challenge 코드 살펴보기
10주차. [실습] 이호성님의 Semantic Segmentation PyTorch Tutorial & ECCV 2020 VIPriors Challenge 참가 코드 살펴보기 (1)
11주차. [실습] 이호성님의 Semantic Segmentation PyTorch Tutorial & ECCV 2020 VIPriors Challenge 참가 코드 살펴보기 (2)
11주차. [실습] 이호성님의 Semantic Segmentation PyTorch Tutorial & ECCV 2020 VIPriors Challenge 참가 코드 살펴보기 (2)
* 이론+실습으로 진행되는 과정입니다. 참고해주세요.
교재 및 학습자료 / 준비물
- 1주차 스터디 자료 : Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
(https://arxiv.org/abs/1411.4038)
- Pytorch로 논문을 구현할 컴퓨터
(https://arxiv.org/abs/1411.4038)
- Pytorch로 논문을 구현할 컴퓨터
풀잎스쿨이란
풀잎스쿨 신청자분들께는 과정 시작 일주일 전에 참여 관련 안내 메일을 드릴 예정입니다.
퍼실이 소개
김현우
#초보자 #같이 공부해요
안녕하세요. 대학원에서 Semantic Segmentation을 연구하고 있는 김현우입니다. 대학원에서 해당 분야를 혼자 연구하다 보니 재미가 없어서 다른 분들과 함께 공부하려고 해당 과정을 열게 되었습니다.
해당 과정 동안에 많은 논문을 읽고 이해할 수는 없겠지만, 기본적인 뼈대가 되는 논문에 대한 이해와 코드 구현 등을 통해서 각자 스스로 공부할 수 있는 기초가 되었으면 좋겠습니다.
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎 13기 : 모두를 위한 컨벡스 최적화
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
Semantic Segmenation 논문으로 입문하기
시작일
2021년 1월 9일
진행일시
토 / 10:30
수강기간
11주 (2시간/주)
진행장소
온라인캠퍼스
231,000원 165,000원(쿠폰제공)
선결제자가 가상 계좌 입금 대기 상태인 경우, 실질적으로 마감되었음에도 마감 임박으로 표시됩니다.
대기자 신청을 해주시면 추후 공석이 생길 경우 메일로 알람이 발송됩니다.
대기자 신청을 해주시면 추후 공석이 생길 경우 메일로 알람이 발송됩니다.
Semantic Segmenation 논문으로 입문하기
시작일
2021년 1월 9일
진행일시
토 / 10:30
수강기간
11주 (2시간/주)
진행장소
온라인캠퍼스
231,000원 165,000원(쿠폰제공)
선결제자가 가상 계좌 입금 대기 상태인 경우, 실질적으로 마감되었음에도 마감 임박으로 표시됩니다.
대기자 신청을 해주시면 추후 공석이 생길 경우 메일로 알람이 발송됩니다.
대기자 신청을 해주시면 추후 공석이 생길 경우 메일로 알람이 발송됩니다.
Image Classification을 넘어서 Pixel Classificiation 해보기!!
1. Semantic Segmentation 계열의 논문을 함께 읽고 구현하는 부트캠프입니다.
2. 가장 기본적인 논문인 FCN에서부터 많이 사용하는 DeepLabv3까지 읽고 진행할 생각입니다.
3. 논문을 읽고, Pytorch로 구현하면서 완벽하게 이해하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그렇기에, 실제 진행은 참여자들의 이해수준에 따라서 커리큘럼보다 천천히 진행될 수도 빠르게 진행될 수도 있습니다.
4. 최종적으로 마지막 2주차 동안은 ECCV 2020 VIPriors Challenge에서 좋은 성적을 거둔 이호성님의 Semantic Segmentation 대회 코드를 보고 이해하고 필사하는 것으로 커리큘럼을 마칠 생각입니다.
2. 가장 기본적인 논문인 FCN에서부터 많이 사용하는 DeepLabv3까지 읽고 진행할 생각입니다.
3. 논문을 읽고, Pytorch로 구현하면서 완벽하게 이해하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그렇기에, 실제 진행은 참여자들의 이해수준에 따라서 커리큘럼보다 천천히 진행될 수도 빠르게 진행될 수도 있습니다.
4. 최종적으로 마지막 2주차 동안은 ECCV 2020 VIPriors Challenge에서 좋은 성적을 거둔 이호성님의 Semantic Segmentation 대회 코드를 보고 이해하고 필사하는 것으로 커리큘럼을 마칠 생각입니다.
- 온라인 모임은 ZOOM으로 진행됩니다.
- 활발한 커뮤니케이션을 위하여 화상으로 카메라와 마이크를 켜고 진행됩니다.
- 캠(혹은 캠이 내장된 노트북), 마이크 기능이 있는 이어폰을 준비해주세요.
- 마지막 주차는 모두의연구소 강남캠퍼스에서 오프라인으로 진행됩니다.
- 풀잎스쿨 14기에 한하여 온라인 과정이 165,000원으로 할인됩니다. 결제 페이지에서 온라인 전용 할인 쿠폰을 드립니다.
- 활발한 커뮤니케이션을 위하여 화상으로 카메라와 마이크를 켜고 진행됩니다.
- 캠(혹은 캠이 내장된 노트북), 마이크 기능이 있는 이어폰을 준비해주세요.
- 마지막 주차는 모두의연구소 강남캠퍼스에서 오프라인으로 진행됩니다.
- 풀잎스쿨 14기에 한하여 온라인 과정이 165,000원으로 할인됩니다. 결제 페이지에서 온라인 전용 할인 쿠폰을 드립니다.
이런 분들께 추천합니다
- 기본적인 이미지 분석 모델에 대해서 아시는 분 (CNN, ResNet, VGG)
- Pytorch를 사용할 줄 아시는 분
- 논문을 읽고 느낀 점을 서로와 토론하실 수 있으신 분
(Semantic Segmentation 계열의 논문에 대해서는 모르셔도 괜찮습니다!! 기초 논문부터 차근차근 진행할 예정입니다.)
- Pytorch를 사용할 줄 아시는 분
- 논문을 읽고 느낀 점을 서로와 토론하실 수 있으신 분
(Semantic Segmentation 계열의 논문에 대해서는 모르셔도 괜찮습니다!! 기초 논문부터 차근차근 진행할 예정입니다.)
난이도
학습유형
사전학습 (주차별 학습내용을 각자 학습한 후 모여서 토론합니다)
커리큘럼
Chapter1. Image Segmentation 기초 정복하기
Chapter2. Multi Scale을 다루려는 시도
Chapter3. DeepLab 정복하기
Chapter4. ECCV 2020 VIPriors Challenge 코드 살펴보기
1주차. Image Segmentation에 대한 이해 및 FCN 구현 (Fully Convolutional Network)
2주차. FCN의 한계를 극복하기 위한 시도 : DeconvNet, SegNet
3주차. Semantic Segmentation 계열의 혁신 : U-Net
2주차. FCN의 한계를 극복하기 위한 시도 : DeconvNet, SegNet
3주차. Semantic Segmentation 계열의 혁신 : U-Net
Chapter2. Multi Scale을 다루려는 시도
4주차. Pyramid Scene Parsing Network, DilatedNet
Chapter3. DeepLab 정복하기
5주차. DeepLab V1 : Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs
6주차. DeepLab V2: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs (1)
7주차. DeepLab V2: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs (2)
8주차. DeepLab V3: Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation (1)
9주차. DeepLab V3: Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation (2)
6주차. DeepLab V2: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs (1)
7주차. DeepLab V2: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs (2)
8주차. DeepLab V3: Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation (1)
9주차. DeepLab V3: Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation (2)
Chapter4. ECCV 2020 VIPriors Challenge 코드 살펴보기
10주차. [실습] 이호성님의 Semantic Segmentation PyTorch Tutorial & ECCV 2020 VIPriors Challenge 참가 코드 살펴보기 (1)
11주차. [실습] 이호성님의 Semantic Segmentation PyTorch Tutorial & ECCV 2020 VIPriors Challenge 참가 코드 살펴보기 (2)
11주차. [실습] 이호성님의 Semantic Segmentation PyTorch Tutorial & ECCV 2020 VIPriors Challenge 참가 코드 살펴보기 (2)
* 이론+실습으로 진행되는 과정입니다. 참고해주세요.
교재 및 학습자료 / 준비물
- 1주차 스터디 자료 : Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
(https://arxiv.org/abs/1411.4038)
- Pytorch로 논문을 구현할 컴퓨터
(https://arxiv.org/abs/1411.4038)
- Pytorch로 논문을 구현할 컴퓨터
풀잎스쿨이란
풀잎스쿨이 무엇인가요?
연구에 필요한 기초 지식&기술을 플립러닝 방식으로 2~3개월 간 함께 집중적으로 학습하는 과정입니다.
퍼실이는 누구인가요?
‘facilitator’에서 나온 명칭으로, 풀잎스쿨 각 과정의 조력자입니다.
함께 공부하고 싶은 과정을 기획하고 풀잎 모임을 리딩 및 진행합니다.
함께 공부하고 싶은 과정을 기획하고 풀잎 모임을 리딩 및 진행합니다.
다른 곳들과 어떤 차이점이 있나요?
수동적으로 배우게 되는 기존의 학원과 다르게 플립러닝(flipped learning, 거꾸로 학습)으로 진행됩니다.
따라서 질문과 토론을 통해 지식을 인터랙티브하게 공유하고 성장할 수 있습니다.
* 플립러닝(flipped Learning) : 거꾸로 학습. 각자 학습을 해온 후 모여서 질문, 토론 등으로 공부하는 방식
따라서 질문과 토론을 통해 지식을 인터랙티브하게 공유하고 성장할 수 있습니다.
* 플립러닝(flipped Learning) : 거꾸로 학습. 각자 학습을 해온 후 모여서 질문, 토론 등으로 공부하는 방식
풀잎스쿨 신청자분들께는 과정 시작 일주일 전에 참여 관련 안내 메일을 드릴 예정입니다.
퍼실이 소개
김현우
#초보자 #같이 공부해요
안녕하세요. 대학원에서 Semantic Segmentation을 연구하고 있는 김현우입니다. 대학원에서 해당 분야를 혼자 연구하다 보니 재미가 없어서 다른 분들과 함께 공부하려고 해당 과정을 열게 되었습니다.
해당 과정 동안에 많은 논문을 읽고 이해할 수는 없겠지만, 기본적인 뼈대가 되는 논문에 대한 이해와 코드 구현 등을 통해서 각자 스스로 공부할 수 있는 기초가 되었으면 좋겠습니다.
해당 과정 동안에 많은 논문을 읽고 이해할 수는 없겠지만, 기본적인 뼈대가 되는 논문에 대한 이해와 코드 구현 등을 통해서 각자 스스로 공부할 수 있는 기초가 되었으면 좋겠습니다.
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎 13기 : 모두를 위한 컨벡스 최적화
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.