어떤 모임인가요?
여러 강의를 접하였지만 Computer Vision에 대한 제대로 된 강의를 보지 못했고, assignment가 중요시 되는 cs231n 같은 강의나 영어로 진행되는 딥러닝 강의는 초보자가 수강하기에 어려움이 있습니다. 또한 혼자서 누구나 본다는 책으로 공부하면 지루한 부분이 있고 놓치는 부분을 캐치하기가 쉽지 않습니다.
"딥러닝 컴퓨터 비전 완벽가이드"만큼 최대한 쉽고, 자세한 이론과 코드 설명을 해주는 강의는 없다고 생각합니다.
해당 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 많은 실습 예제들로 구성되어 있습니다.
어떤 강의든 혼자서 수강 하기에는 의지와 상관없이 어려운 부분이 많습니다.
같이 달려가는 런닝메이트가 있다면🏃🏻♂️🏃🏻♀️, 서로가 서로의 motivation이 되고🔥, 서로를 인정해주고 힘이 되어주며👫, 그 과정에서 재미와 성취감을 느낀다면👍, 무조건 끝까지 완주할 수 있습니다!
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어떤 강의든 혼자서 수강 하기에는 의지와 상관없이 어려운 부분이 많습니다.
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모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
Computer Vision 전문가가 되기 위한 탄탄한 베이스 💪🏻
현장에서 필요한 딥러닝 기반의 Computer Vision 전문가로의 발돋움 🧑🏻💻
넘나 소중한 인적 자원 ❤️
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무엇을 공부하나요?
- 딥러닝 기반의 Object Detection과 Segmentation의 이해
- RCNN 계열, SSD, YOLO, RetinaNet, EfficientDet, Mask RCNN에 대한 깊이 있는 이론 학습
- MMDetection, Ultralytics Yolo, AutoML EfficientDet등 Object Detection과 Segmentation의 대표적인 구현 패키지들 활용법 익히기
- OpenCV와 Tensorflow Hub를 이용하여 이미지/영상 Object Detection/Segmentation 수행하기
- 실무에 Object Detection/Segmentation을 직접 적용할 수 있는 수준에 이를 수 있도록 난이도 있는 다양한 실전 예제 익히기
- Object Detection/Segmentation을 구성하는 다양한 기반 지식 습득
- 다양한 구현 패키지를 활용하여 Custom 데이터 세트를 Training 하고 나만의 모델 생성하기
- 다양한 Object Detection/Segmentation 모델에 대한 장단점을 실습 예제를 통해 직접 체득
- Pascal VOC, MS-COCO등 주요 데이터 세트를 다루고 TFRecord 변환하기
- CVAT Tool을 이용하여 데이터 세트에 Annotation을 적용하고 직접 학습 데이터 만들기
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 파이썬 프로그래밍 경험
- 딥러닝 CNN에 대한 기본적인 이해
- TF.Keras나 Pytorch에 대한 얕은 경험
이런 분들이 들으면 좋아요!
- AI 분야의 런닝메이트를 너무나도 찾고 싶으신 분
- 발표는 곧 나의 성장이다라고 생각하시는 분
- Computer Vision 분야로 진로를 확실히 정하신 분
- Computer Vision 분야의 AI 대학원을 준비 중이신 분
- Computer Vision 분야로 이직을 준비 중이신분
- CNN이 어떻게 실무에 적용될 수 있는지 고민해 오신 분
- CNN Image Classification을 넘어서 Object Detection/Segmentation 분야로 역량을 넓히고 싶으신 분
- Computer Vision 분야에서 딥러닝 기반의 솔루션 개발을 원하시는 분
- 캐글(Kaggle)과 같은 Competition에서 Object Detection/Segmentation Challenge에 도전하고 싶으신 분
- 발표는 곧 나의 성장이다라고 생각하시는 분
- Computer Vision 분야로 진로를 확실히 정하신 분
- Computer Vision 분야의 AI 대학원을 준비 중이신 분
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- Computer Vision 분야에서 딥러닝 기반의 솔루션 개발을 원하시는 분
- 캐글(Kaggle)과 같은 Competition에서 Object Detection/Segmentation Challenge에 도전하고 싶으신 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 강의를 통한 공부가 힘드신 분 (책을 읽는데에 더 익숙하신 분)
- 아직 딥러닝을 한번도 공부하지 않으신 분
- 단순 흥미로 Computer Vision을 접해보고 싶으신 분
- 강의에서 설명하는 개념과 실습을 하기에 충분한 시간을 투자해야 하므로 평일에 많은 시간 확보가 어려우신 분 (매일 평균 공부량 1~2시간 이상 소요 예상)
- 스터디를 후순위로 생각하시는 분
- 커뮤니케이션을 어려워 하시는 분
- 아직 딥러닝을 한번도 공부하지 않으신 분
- 단순 흥미로 Computer Vision을 접해보고 싶으신 분
- 강의에서 설명하는 개념과 실습을 하기에 충분한 시간을 투자해야 하므로 평일에 많은 시간 확보가 어려우신 분 (매일 평균 공부량 1~2시간 이상 소요 예상)
- 스터디를 후순위로 생각하시는 분
- 커뮤니케이션을 어려워 하시는 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. 모임 시간 전에는, 해당 주차의 강의를 충분히 반복해서 공부하고 개인 블로그나 깃헙에 정리합니다. 질문을 최소 하나씩은 떠올려 모임 이틀 전에 공유합니다. 발표는 누가 하게 될지 모르니 모두 열심히 공부해야 합니다.
2. 모임 시간(1부)에는, 당일에 제비뽑기로 당첨된 멤버 두 분께서 첫 15~30분 동안 정리한 내용을 바탕으로 강의에서 배운 개념 및 느낀점을 발표하고, 막혔던 부분, 이해 안 된 부분을 서로 공유합니다. 그리고 강의 외 추가적으로 공부한 내용이 있으면 공유합니다.
3. 모임 시간(2부)에는, 발표자 외의 스터디원 중 똑같은 내용이더라도 본인의 실력 향상을 위해 남에게 설명하고 싶은 내용을 발표하거나 추가적으로 공부한 내용을 발표하고 토의합니다.
2. 모임 시간(1부)에는, 당일에 제비뽑기로 당첨된 멤버 두 분께서 첫 15~30분 동안 정리한 내용을 바탕으로 강의에서 배운 개념 및 느낀점을 발표하고, 막혔던 부분, 이해 안 된 부분을 서로 공유합니다. 그리고 강의 외 추가적으로 공부한 내용이 있으면 공유합니다.
3. 모임 시간(2부)에는, 발표자 외의 스터디원 중 똑같은 내용이더라도 본인의 실력 향상을 위해 남에게 설명하고 싶은 내용을 발표하거나 추가적으로 공부한 내용을 발표하고 토의합니다.
커리큘럼
딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
1주차
- OT & Ice Breaking 🙋🏻
- 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
- End Party 🍺
교재 / 학습자료 / 준비물
인프런 권철민 강사 - 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
https://www.inflearn.com/course/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%EB%B9%84%EC%A0%84-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C/dashboard
https://www.inflearn.com/course/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%EB%B9%84%EC%A0%84-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C/dashboard
첫 시간 전 준비사항
- 강의 하나하나 씹어먹겠다는 불타는🔥 마인드셋 확립
- 쿠폰 입력하고 할인 받고 강의 구매하기
-
- 강의 주소 : https://www.inflearn.com/course/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%EB%B9%84%EC%A0%84-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C
- 🎁 쿠폰코드명 : 인프런이만난사람
- 🌱 쿠폰 받기 : https://bit.ly/2UWYC7p
퍼실이 소개
선우찬
#ENTJ #ComputerVision
자기 소개 및 개설 동기
안녕하세요 선우찬 입니다 :)
저는 캐글 코리아에서 주관하는 스터디 "🎢 캐글놀이터"의 스터디장으로 2022년 3월 말까지 활동을 하였고, 스터디를 통해 제가 정말 하고 싶은 분야를 알았으며, 다양하고 훌륭하신 분들을 통해 많은 인사이트를 얻었습니다.
여러 AI분야 중에서도 Computer Vision을 선택한 만큼 심도 있고 제대로 공부하기 위해서 선별한 좋은 강의를 저의 런닝메이트와 함께 공부하고 싶었습니다.
cs231n이나 여러 유명 대학 교수의 영어강의 및 책 위주의 공부는 저같은 초보자가 이해하기에 어려운 부분이 많고 놓치는 부분이 많습니다.
저는 이 스터디를 통해서 Computer Vision 분야의 베이스를 탄탄하게 하고 싶습니다. 그리고 언젠가 제가 동경하는 사람들처럼 되고 싶고, GOAT가 되고 싶습니다.
어려움이 존재하더라도 절대 포기하지 않는 제가 있기 때문에 함께 끝까지 달리실 열정적인🔥 분들이 오셨으면 합니다!
저와 함께 달리게 되실 분들! 사랑합니다..❤️
풀잎스쿨에 대해 궁금하신 분은 언제든 1:1 오픈톡방(https://open.kakao.com/o/s4zGC17d)에서 질문 주세요.
소속
학생
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB 3D Reconstruction LAB / 3DR LAB 참여
풀잎19기 딥러닝 컴퓨터비전 완벽 가이드 퍼실
풀잎20기 기초부터 공부하는 선형대수 참여
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
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.
딥러닝 컴퓨터비전 완벽 가이드
모임시작
2022년 04월 16일
모임일시
매주 토요일 13:30 ~ 15:30
모임장소
강남캠퍼스
모집기간
2022년 03월 30일 ~ 04월 15일
모집인원
7명
모집방법
신청 후 선발
165,000원
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
딥러닝 컴퓨터비전 완벽 가이드
모임시작
2022년 04월 16일
모임일시
매주 토요일 13:30 ~ 15:30
모임장소
강남캠퍼스
모집기간
2022년 03월 30일 ~ 04월 15일
모집인원
7명
모집방법
신청 후 선발
165,000원
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
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어떤 모임인가요?
여러 강의를 접하였지만 Computer Vision에 대한 제대로 된 강의를 보지 못했고, assignment가 중요시 되는 cs231n 같은 강의나 영어로 진행되는 딥러닝 강의는 초보자가 수강하기에 어려움이 있습니다. 또한 혼자서 누구나 본다는 책으로 공부하면 지루한 부분이 있고 놓치는 부분을 캐치하기가 쉽지 않습니다.
"딥러닝 컴퓨터 비전 완벽가이드"만큼 최대한 쉽고, 자세한 이론과 코드 설명을 해주는 강의는 없다고 생각합니다.
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모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
Computer Vision 전문가가 되기 위한 탄탄한 베이스 💪🏻
현장에서 필요한 딥러닝 기반의 Computer Vision 전문가로의 발돋움 🧑🏻💻
넘나 소중한 인적 자원 ❤️
현장에서 필요한 딥러닝 기반의 Computer Vision 전문가로의 발돋움 🧑🏻💻
넘나 소중한 인적 자원 ❤️
무엇을 공부하나요?
- 딥러닝 기반의 Object Detection과 Segmentation의 이해
- RCNN 계열, SSD, YOLO, RetinaNet, EfficientDet, Mask RCNN에 대한 깊이 있는 이론 학습
- MMDetection, Ultralytics Yolo, AutoML EfficientDet등 Object Detection과 Segmentation의 대표적인 구현 패키지들 활용법 익히기
- OpenCV와 Tensorflow Hub를 이용하여 이미지/영상 Object Detection/Segmentation 수행하기
- 실무에 Object Detection/Segmentation을 직접 적용할 수 있는 수준에 이를 수 있도록 난이도 있는 다양한 실전 예제 익히기
- Object Detection/Segmentation을 구성하는 다양한 기반 지식 습득
- 다양한 구현 패키지를 활용하여 Custom 데이터 세트를 Training 하고 나만의 모델 생성하기
- 다양한 Object Detection/Segmentation 모델에 대한 장단점을 실습 예제를 통해 직접 체득
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어떤 사전지식이 필요한가요?
- 파이썬 프로그래밍 경험
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이런 분들이 들으면 좋아요!
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- CNN Image Classification을 넘어서 Object Detection/Segmentation 분야로 역량을 넓히고 싶으신 분
- Computer Vision 분야에서 딥러닝 기반의 솔루션 개발을 원하시는 분
- 캐글(Kaggle)과 같은 Competition에서 Object Detection/Segmentation Challenge에 도전하고 싶으신 분
- 발표는 곧 나의 성장이다라고 생각하시는 분
- Computer Vision 분야로 진로를 확실히 정하신 분
- Computer Vision 분야의 AI 대학원을 준비 중이신 분
- Computer Vision 분야로 이직을 준비 중이신분
- CNN이 어떻게 실무에 적용될 수 있는지 고민해 오신 분
- CNN Image Classification을 넘어서 Object Detection/Segmentation 분야로 역량을 넓히고 싶으신 분
- Computer Vision 분야에서 딥러닝 기반의 솔루션 개발을 원하시는 분
- 캐글(Kaggle)과 같은 Competition에서 Object Detection/Segmentation Challenge에 도전하고 싶으신 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 강의를 통한 공부가 힘드신 분 (책을 읽는데에 더 익숙하신 분)
- 아직 딥러닝을 한번도 공부하지 않으신 분
- 단순 흥미로 Computer Vision을 접해보고 싶으신 분
- 강의에서 설명하는 개념과 실습을 하기에 충분한 시간을 투자해야 하므로 평일에 많은 시간 확보가 어려우신 분 (매일 평균 공부량 1~2시간 이상 소요 예상)
- 스터디를 후순위로 생각하시는 분
- 커뮤니케이션을 어려워 하시는 분
- 아직 딥러닝을 한번도 공부하지 않으신 분
- 단순 흥미로 Computer Vision을 접해보고 싶으신 분
- 강의에서 설명하는 개념과 실습을 하기에 충분한 시간을 투자해야 하므로 평일에 많은 시간 확보가 어려우신 분 (매일 평균 공부량 1~2시간 이상 소요 예상)
- 스터디를 후순위로 생각하시는 분
- 커뮤니케이션을 어려워 하시는 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. 모임 시간 전에는, 해당 주차의 강의를 충분히 반복해서 공부하고 개인 블로그나 깃헙에 정리합니다. 질문을 최소 하나씩은 떠올려 모임 이틀 전에 공유합니다. 발표는 누가 하게 될지 모르니 모두 열심히 공부해야 합니다.
2. 모임 시간(1부)에는, 당일에 제비뽑기로 당첨된 멤버 두 분께서 첫 15~30분 동안 정리한 내용을 바탕으로 강의에서 배운 개념 및 느낀점을 발표하고, 막혔던 부분, 이해 안 된 부분을 서로 공유합니다. 그리고 강의 외 추가적으로 공부한 내용이 있으면 공유합니다.
3. 모임 시간(2부)에는, 발표자 외의 스터디원 중 똑같은 내용이더라도 본인의 실력 향상을 위해 남에게 설명하고 싶은 내용을 발표하거나 추가적으로 공부한 내용을 발표하고 토의합니다.
2. 모임 시간(1부)에는, 당일에 제비뽑기로 당첨된 멤버 두 분께서 첫 15~30분 동안 정리한 내용을 바탕으로 강의에서 배운 개념 및 느낀점을 발표하고, 막혔던 부분, 이해 안 된 부분을 서로 공유합니다. 그리고 강의 외 추가적으로 공부한 내용이 있으면 공유합니다.
3. 모임 시간(2부)에는, 발표자 외의 스터디원 중 똑같은 내용이더라도 본인의 실력 향상을 위해 남에게 설명하고 싶은 내용을 발표하거나 추가적으로 공부한 내용을 발표하고 토의합니다.
커리큘럼
딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
1주차
- OT & Ice Breaking 🙋🏻
- 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
- End Party 🍺
교재 / 학습자료 / 준비물
인프런 권철민 강사 - 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
https://www.inflearn.com/course/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%EB%B9%84%EC%A0%84-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C/dashboard
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첫 시간 전 준비사항
- 강의 하나하나 씹어먹겠다는 불타는🔥 마인드셋 확립
- 쿠폰 입력하고 할인 받고 강의 구매하기
-
- 강의 주소 : https://www.inflearn.com/course/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%EB%B9%84%EC%A0%84-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C
- 🎁 쿠폰코드명 : 인프런이만난사람
- 🌱 쿠폰 받기 : https://bit.ly/2UWYC7p
퍼실이 소개
선우찬
#ENTJ #ComputerVision
자기소개 및 개설동기
안녕하세요 선우찬 입니다 :)
저는 캐글 코리아에서 주관하는 스터디 "🎢 캐글놀이터"의 스터디장으로 2022년 3월 말까지 활동을 하였고, 스터디를 통해 제가 정말 하고 싶은 분야를 알았으며, 다양하고 훌륭하신 분들을 통해 많은 인사이트를 얻었습니다.
여러 AI분야 중에서도 Computer Vision을 선택한 만큼 심도 있고 제대로 공부하기 위해서 선별한 좋은 강의를 저의 런닝메이트와 함께 공부하고 싶었습니다.
cs231n이나 여러 유명 대학 교수의 영어강의 및 책 위주의 공부는 저같은 초보자가 이해하기에 어려운 부분이 많고 놓치는 부분이 많습니다.
저는 이 스터디를 통해서 Computer Vision 분야의 베이스를 탄탄하게 하고 싶습니다. 그리고 언젠가 제가 동경하는 사람들처럼 되고 싶고, GOAT가 되고 싶습니다.
어려움이 존재하더라도 절대 포기하지 않는 제가 있기 때문에 함께 끝까지 달리실 열정적인🔥 분들이 오셨으면 합니다!
저와 함께 달리게 되실 분들! 사랑합니다..❤️
풀잎스쿨에 대해 궁금하신 분은 언제든 1:1 오픈톡방(https://open.kakao.com/o/s4zGC17d)에서 질문 주세요.
저는 캐글 코리아에서 주관하는 스터디 "🎢 캐글놀이터"의 스터디장으로 2022년 3월 말까지 활동을 하였고, 스터디를 통해 제가 정말 하고 싶은 분야를 알았으며, 다양하고 훌륭하신 분들을 통해 많은 인사이트를 얻었습니다.
여러 AI분야 중에서도 Computer Vision을 선택한 만큼 심도 있고 제대로 공부하기 위해서 선별한 좋은 강의를 저의 런닝메이트와 함께 공부하고 싶었습니다.
cs231n이나 여러 유명 대학 교수의 영어강의 및 책 위주의 공부는 저같은 초보자가 이해하기에 어려운 부분이 많고 놓치는 부분이 많습니다.
저는 이 스터디를 통해서 Computer Vision 분야의 베이스를 탄탄하게 하고 싶습니다. 그리고 언젠가 제가 동경하는 사람들처럼 되고 싶고, GOAT가 되고 싶습니다.
어려움이 존재하더라도 절대 포기하지 않는 제가 있기 때문에 함께 끝까지 달리실 열정적인🔥 분들이 오셨으면 합니다!
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풀잎스쿨에 대해 궁금하신 분은 언제든 1:1 오픈톡방(https://open.kakao.com/o/s4zGC17d)에서 질문 주세요.
소속
학생
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB 3D Reconstruction LAB / 3DR LAB 참여
풀잎19기 딥러닝 컴퓨터비전 완벽 가이드 퍼실
풀잎20기 기초부터 공부하는 선형대수 참여
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
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