[Perception] 프로젝트의 전반적인 내용

perception & deep learning 기초

• 실제 perception 프로젝트의 파이프라인 요소 학습
• object detection을 활용한 간단한 perception 프로젝트 수행

• 원하는 객체 인식 모델을 선택하고
• 원하는 데이터셋을 선택하여
• 원하는 결과가 나오도록 프로젝트를 진행하는 것이 중요하다

• 딥러닝 기술을 실제 서비스 환경에 적용되기 위해서는 두가지 문제를 해결해야한다
  • 인식해야하는 대상에 대한 데이터는 어떻게 준비해야하는가? -> 데이터 구축 방법을 익힌다
  • 인식하는 환경 또는 대상이 변화하는 경우 어떻게 대응해야하는가? -> 변화에 대응 가능한 방법을 마련한다

3가지 카테고리

• 유명한 데이터셋을 참고하여 데이터는 어떤 구조로 저장되는지 학습
• 다양한 모델은 어떤 자료구조로 학습 데이터를 입력하는지 학습
• 임의로 선택한 모델과 임의로 선택한 데이터를 가지고 모델 학습을 진행

• vision 기반의 perception 프로젝트를 수행하기 위한 응용방법 학습
  • sensor fusion
• vision 기반으로 실제 객체의 위치를 추정하는 방법을 학습

• 딥러닝을 활용할 때 발생하는 문제가 무엇인지 학습
• 데이터의 중요성 체감

프로젝트

• 자이카에 딥러닝 모델을 구축해서 올리고 탁구공의 위치를 표시하는 것