어떤 모임인가요?
- Real Time Segmentation Model에 대한 연구
- Attention 기반의 Segmentation 연구
- Transformer 기반의 Segmentation 연구
- 최신 Segmentation 연구
- Attention 기반의 Segmentation 연구
- Transformer 기반의 Segmentation 연구
- 최신 Segmentation 연구
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?
- PyTorch를 이용한 코드 구현 실력
- Semantic Segmentation에 대한 트렌드와 이해
- Semantic Segmentation에 대한 트렌드와 이해
무엇을 공부하나요?
- Semantic Segmentation의 심화 개념
- PyTorch 논문 구현 연습
- 최신 SOTA 모델
- PyTorch 논문 구현 연습
- 최신 SOTA 모델
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 기본적인 Semantic Segmentation 기법들에 대한 이해
- 1기에서 진행된 스터디 자료에 대한 복습(https://github.com/choco9966/Semantic-Segmentation-Review)
- FCN, DeconvNet, SegNet, DilatedNet, PSPNet, DeepLabv1, v2, v3, v3+, Unet, Unet++, Unet3+
- 1기에서 진행된 스터디 자료에 대한 복습(https://github.com/choco9966/Semantic-Segmentation-Review)
- FCN, DeconvNet, SegNet, DilatedNet, PSPNet, DeepLabv1, v2, v3, v3+, Unet, Unet++, Unet3+
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 어느정도 Semantic Segmentation에 대한 기본적인 지식이 있는 분
- Semantic Segmentation에 대한 심화된 공부를 하고 싶은 분
- 매주 1~2개 이상의 논문을 리뷰하기에 열심히 할 의지가 있으신 분
- Semantic Segmentation에 대한 심화된 공부를 하고 싶은 분
- 매주 1~2개 이상의 논문을 리뷰하기에 열심히 할 의지가 있으신 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- PyTorch에 대한 기본적인 지식이 없으신 분 (CNN, ResNet, VGG를 구현하실 수 있는 분만 신청해주세요)
- Semantic Segmentation에 대한 기본적인 지식이 없는 분
- 1주일에 2개 이상의 논문을 읽고 코드 구현 연습을 하기 어려우신분
- Semantic Segmentation에 대한 기본적인 지식이 없는 분
- 1주일에 2개 이상의 논문을 읽고 코드 구현 연습을 하기 어려우신분
진행방식
이론+실습
학습유형
사전학습 (주차별 학습내용을 각자 학습한 후 모여서 토론합니다)
모임 운영 방식
- 논문에 대한 내용을 미리 읽고 관련 질문을 슬랙으로 수집합니다.
- 해당 주차의 발표를 맡으신 분은 논문에 대한 발표, 코드, 질문에 대한 답변을 준비합니다.
- 모든사람이 논문에 대한 리딩과 코드 구현이 필수이고 해당 주차의 발표자와 자신의 이해한 부분을 비교해가면서 서로 부족한 부분을 토론하는 형식으로 진행됩니다.
- 마지막으로 모든 발표자료와 코드는 깃허브 형식으로 오픈소스에 기여할 계획입니다.
- 해당 주차의 발표를 맡으신 분은 논문에 대한 발표, 코드, 질문에 대한 답변을 준비합니다.
- 모든사람이 논문에 대한 리딩과 코드 구현이 필수이고 해당 주차의 발표자와 자신의 이해한 부분을 비교해가면서 서로 부족한 부분을 토론하는 형식으로 진행됩니다.
- 마지막으로 모든 발표자료와 코드는 깃허브 형식으로 오픈소스에 기여할 계획입니다.
커리큘럼
Semantic Segmenation 논문으로 입문하기 2기
위의 일정은 진행중에 변경될 수 있습니다. 실습은 모두 PyTorch와 Segmentation 패키지로 진행할 예정입니다.
- 1주차 : Enet, ERFNet에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 2주차 : ICNet, BiSeNet에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 3주차 : ESPNet, DDRNets에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 4주차 : Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation , EncNet 에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 5주차 : Dual Attention Network for Scene Segmentation, Attention U-Net에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 6주차 : Learning a discriminative feature network for semantic segmentation, Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 7주차 : CCNet : Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 8주차 : Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation 에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 9주차 :Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 10주차 : Vision Transformers for Dense Prediction 에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 11주차 : TransUNet 에 대한 리뷰 및 코드 구현
위의 일정은 진행중에 변경될 수 있습니다. 실습은 모두 PyTorch와 Segmentation 패키지로 진행할 예정입니다.
교재 / 학습자료 / 준비물
- 주교재 : 해당 Paper
첫 시간 전 준비사항
- Enet, FRRN에 대해 논문 읽어오기
퍼실이 소개
김현우
#초보자 #같이 공부해요
자기 소개 및 개설 동기
안녕하세요. Semantic Segmentation을 공부하고 있는 학생입니다. 이번 기회에 Segmentation에 대한 깊은 이해를 하고 싶어서 풀잎을 열게 되었습니다.
소속
.
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
[풀잎스쿨 14기 퍼실이] Semantic Segmenation 논문으로 입문하기
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.
Semantic Segmentation 논문으로 입문하기 2기
시작일
2021년 7월 10일
진행일시
토 / 10:30
수강기간
11주 (2시간/주)
진행장소
온라인캠퍼스
231,000원 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!"
Semantic Segmentation 논문으로 입문하기 2기
시작일
2021년 7월 10일
진행일시
토 / 10:30
수강기간
11주 (2시간/주)
진행장소
온라인캠퍼스
231,000원 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!"
어떤 모임인가요?
- Real Time Segmentation Model에 대한 연구
- Attention 기반의 Segmentation 연구
- Transformer 기반의 Segmentation 연구
- 최신 Segmentation 연구
- Attention 기반의 Segmentation 연구
- Transformer 기반의 Segmentation 연구
- 최신 Segmentation 연구
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?
- PyTorch를 이용한 코드 구현 실력
- Semantic Segmentation에 대한 트렌드와 이해
- Semantic Segmentation에 대한 트렌드와 이해
무엇을 공부하나요?
- Semantic Segmentation의 심화 개념
- PyTorch 논문 구현 연습
- 최신 SOTA 모델
- PyTorch 논문 구현 연습
- 최신 SOTA 모델
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 기본적인 Semantic Segmentation 기법들에 대한 이해
- 1기에서 진행된 스터디 자료에 대한 복습(https://github.com/choco9966/Semantic-Segmentation-Review)
- FCN, DeconvNet, SegNet, DilatedNet, PSPNet, DeepLabv1, v2, v3, v3+, Unet, Unet++, Unet3+
- 1기에서 진행된 스터디 자료에 대한 복습(https://github.com/choco9966/Semantic-Segmentation-Review)
- FCN, DeconvNet, SegNet, DilatedNet, PSPNet, DeepLabv1, v2, v3, v3+, Unet, Unet++, Unet3+
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 어느정도 Semantic Segmentation에 대한 기본적인 지식이 있는 분
- Semantic Segmentation에 대한 심화된 공부를 하고 싶은 분
- 매주 1~2개 이상의 논문을 리뷰하기에 열심히 할 의지가 있으신 분
- Semantic Segmentation에 대한 심화된 공부를 하고 싶은 분
- 매주 1~2개 이상의 논문을 리뷰하기에 열심히 할 의지가 있으신 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- PyTorch에 대한 기본적인 지식이 없으신 분 (CNN, ResNet, VGG를 구현하실 수 있는 분만 신청해주세요)
- Semantic Segmentation에 대한 기본적인 지식이 없는 분
- 1주일에 2개 이상의 논문을 읽고 코드 구현 연습을 하기 어려우신분
- Semantic Segmentation에 대한 기본적인 지식이 없는 분
- 1주일에 2개 이상의 논문을 읽고 코드 구현 연습을 하기 어려우신분
진행방식
이론+실습
학습유형
사전학습 (주차별 학습내용을 각자 학습한 후 모여서 토론합니다)
모임 운영 방식
- 논문에 대한 내용을 미리 읽고 관련 질문을 슬랙으로 수집합니다.
- 해당 주차의 발표를 맡으신 분은 논문에 대한 발표, 코드, 질문에 대한 답변을 준비합니다.
- 모든사람이 논문에 대한 리딩과 코드 구현이 필수이고 해당 주차의 발표자와 자신의 이해한 부분을 비교해가면서 서로 부족한 부분을 토론하는 형식으로 진행됩니다.
- 마지막으로 모든 발표자료와 코드는 깃허브 형식으로 오픈소스에 기여할 계획입니다.
- 해당 주차의 발표를 맡으신 분은 논문에 대한 발표, 코드, 질문에 대한 답변을 준비합니다.
- 모든사람이 논문에 대한 리딩과 코드 구현이 필수이고 해당 주차의 발표자와 자신의 이해한 부분을 비교해가면서 서로 부족한 부분을 토론하는 형식으로 진행됩니다.
- 마지막으로 모든 발표자료와 코드는 깃허브 형식으로 오픈소스에 기여할 계획입니다.
커리큘럼
Semantic Segmenation 논문으로 입문하기 2기
위의 일정은 진행중에 변경될 수 있습니다. 실습은 모두 PyTorch와 Segmentation 패키지로 진행할 예정입니다.
- 1주차 : Enet, ERFNet에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 2주차 : ICNet, BiSeNet에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 3주차 : ESPNet, DDRNets에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 4주차 : Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation , EncNet 에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 5주차 : Dual Attention Network for Scene Segmentation, Attention U-Net에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 6주차 : Learning a discriminative feature network for semantic segmentation, Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 7주차 : CCNet : Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 8주차 : Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation 에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 9주차 :Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 10주차 : Vision Transformers for Dense Prediction 에 대한 리뷰 및 코드 구현
- 11주차 : TransUNet 에 대한 리뷰 및 코드 구현
위의 일정은 진행중에 변경될 수 있습니다. 실습은 모두 PyTorch와 Segmentation 패키지로 진행할 예정입니다.
교재 / 학습자료 / 준비물
- 주교재 : 해당 Paper
첫 시간 전 준비사항
- Enet, FRRN에 대해 논문 읽어오기
퍼실이 소개
김현우
#초보자 #같이 공부해요
자기소개 및 개설동기
안녕하세요. Semantic Segmentation을 공부하고 있는 학생입니다. 이번 기회에 Segmentation에 대한 깊은 이해를 하고 싶어서 풀잎을 열게 되었습니다.
소속
.
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
[풀잎스쿨 14기 퍼실이] Semantic Segmenation 논문으로 입문하기
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.