[Computer Vision]
1.[CV] Object Detection 개념
Object Detection 과 Localization 개요를 알고Window Sliding 와 Region Proposal 를 비교하자
2.[CV] IOU, NMS, mAP의 이해와 실습
IOU, NMS, mAP에 대해 알아보자
3.[CV] Pascal VOC dataset
Pascal VOC 데이터 세트 탐색하기
4.[CV] MS COCO dataset, OpenCV 개요
80개의 카테고리300k의 이미지와 1.5M 의 오브젝트들. (5개) 많은 주요 패키지들이 MS COCO 를 기반으로 학습하고 있음! MS COCO 데이터는 여기 링크(https://cocodataset.org/2017 데이터셋을 주로 사용한다! 데이터셋 구성
5.[CV] OpenCV 를 이용한 이미지, 영상처리 실습
OpenCV 이미지 처리, 영상처리 개요
6.[CV] RCNN의 이해
Feature Extractor Network (이미지 분류에서 활용하는 CNN 네트웍 모델을 따라간다, backbone 이라고도 불린다. 맵의 크기는 줄어들지만 개수는 늘어나는 구조. 원본이미지에서 주요 feature 들을 뽑아내는 구조를 말함!) Object Det
7.[CV] SPPNet, Fast R-CNN 이해
SPPNet 이해 spp net bag of visual words SPM Fast RCNN 이해 ROI ROI in Fast RCNNFast RCNN 구조 Multi-task loss Fast RCNN의 경우 SPP Net 을 차용하므로 선세적인 이해가 필요하다. R
8.[CV] Faster RCNN
RPN으로 최초로 딥러닝으로만 Object Detection 을 구성한 Faster RCNN을 보자.
9.[CV] Faster RCNN 정리
조금 복잡한 학습과정과 레이어들로 꼬인 문제를 해결해보자!
10.[CV] OpenCV, Object Detection 구현하기 (준비)
기존 딥러닝 프레임과의 연동과정을 알아보자.
11.[CV] Faster R-CNN Object Detection 실습
Faster RCNN 으로 곰돌이를 잡아보자!
12.[CV] Faster R-CNN Object Detection 실습 - 영상
이번엔 이미지가 아닌 영상을 처리해보자!
13.[CV] MMDetection 을 사용한 Faster RCNN 예측
MMDetection 을 사용해서 이미지, 영상을 처리하기
14.[CV] CustomDatset 으로 훈련하고 예측하기
CustomDataset 으로 데이터를 만들고, 훈련하고 예측하기. (middel form 구축 코드와 config 에 대한 주요 내용이 포함됨)
15.[CV] Config 주요사항 정리
Config 만 따로 정리하기
16.[CV] Oxford Pet 데이터로 Train하기
이번에 사용할 데이터셋은 Oxford Pet 데이터이다.
17.[CV] BCCD Dataset, Train & Eval
이번에 활용할 데이터셋은 BCCD Dataset 이다
18.[CV] SSD (Single Shot Detector)
Default Anchor 로 classification 과 regression 을 모두 해결하는 SSD에 대해 알아보자.
19.[CV] 공부할 것 (하고싶은 것) 정리
CNN ArchitecturesLeNet5VGGInception v1ResNetEfficientNetObject DetectionFast RCNNFaster RCNNYOLO v1 (from Scratch)SSDYOLO v2FPNRetinaNetMask RCNNYOLO
20.[CV] SSD: Single Shot MultiBox Detector 논문 리뷰
SSD 논문의 시초인 SSD: Single Shot MultiBox Detector 논문을 읽고 정리하고, 생각을 써보자.
21.[CV] SSD Inference
이전에 학습한 SSD 를 가지고 실습을 해보자.
22.[CV] Tensorflow Hub 이용하기
이번엔 OpenCV 가 아닌 Tensorflow Hub 에서 모델을 가져와보자. SSD Inference!
23.[CV] YOLO (You Only Look Once)
✅ One Stage Detector YOLO v1, 2015.06 (150fps) SSD, 2015.12 (YOLO v1 의 떨어지는 성능을 잡은 모델이다. 후에 YOLO v2가 등장하는 계기가 되기도.) YOLO v2, 2016.12 (SSD와 대등한 수행성능, 시
24.[CV] YOLO v2, v3
YOLO v2, v3 를 정리해보자
25.[CV] OpenCV에서 Yolo 이용한 Object Detection
YOLO Inference 를 해보자!