OpenCV 설치하기 / 이미지 출력 / 얼굴 인식하기
딥러닝 Computer Vision의 핵심 / 실습 도구 / 사전 지식 / 실습 환경 구축하기
Object Detection과 Segmentation 개요 / Object Detection 주요 구성 요소 / Object Localization과 Detection의 이해 / 영역 추정과 슬라이딩 윈도우와의 비교 등
NMS(Non Max Supression)의 이해 / Object Detection 성능 평가 지표 mAP의 이해 - 정밀도와 재현율 / mAP 계산하기
Object Detection 주요 데이터 세트 소개 / Pascal VOC 데이터 세트의 이해 / MS-COCO 데이터 세트의 이해
Pascal VOC 2012 데이터를 다운로드하여 각 디렉토리 내의 파일들을 탐색하고 xml 파일의 요소들을 파싱하며 bounding box를 시각화하는 실습을 진행
OpenCV의 개요 / OpenCV를 활용한 이미지 처리 실습
OpenCV 영상 처리 개요 / OpenCV 영상 처리 실습
Object Detection 네트워크 개요 / FPS, Resolution, 성능 상관 관계
Object Localization/Detection 개요, Sliding Window 방식과 Region Proposal 방식, Region Proposal 방식에 기반한 Object Detection - RCNN, RCNN 개요
selective search를 활용하여 Region Proposal 영역을 도출하고 그 결과를 시각화하는 실습 / 후보 박스와 실제 박스를 비교하여 IOU를 계산하는 함수를 생성하고 그 결과를 시각화하는 실습