AI CASTLE
본 강의는 YOLO로 배우는 "컴퓨터 비전 프로그래밍" 강의입니다.
YOLO로 배우는 "컴퓨터 비전 프로그래밍"
강의 개요
- "YOLO로 배우는 객체탐지" 강의는 You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 이용해 객체탐지 기술을 학습하는 과정입니다.
- 객체탐지 기술이란 인공지능 분야에서 가장 실용적이고 많이 사용되는 분야로써 이미지 및 영상에서 물체를 검출하는 과정입니다.
- 이 과정에서는 YOLO의 기본 개념부터 시작해, 다양한 실습을 통해 실제 환경에서 객체탐지를 구현해봅니다.
- 강의는 이론과 실습을 병행하여, 수강생들이 객체탐지 기술을 실제로 적용할 수 있도록 구성되었습니다.
학습 목표
- YOLO 알고리즘의 기본 원리 이해: YOLO의 동작 방식 및 주요 개념 학습
- 객체탐지 모델 학습 및 구현: YOLO 모델을 학습시키고, 이를 이용해 객체탐지를 구현하는 방법 습득
- 데이터셋 준비 및 전처리: 객체탐지를 위한 데이터셋 준비 및 전처리 방법 이해
- 다양한 객체탐지 실습: 실제 환경에서 YOLO를 활용한 객체탐지, 분할, 분류, 포즈 추정 등
수강 대상
- 선수학습 : 파이썬 프로그래밍 기초 문법
- 객체탐지 기술에 관심 있는 자
- 인공지능 및 머신러닝에 대해 관심 있는 자
커리큘럼
- 본 강의는 24시간으로 구성됩니다. (3일 과정, 하루 8시간)
24시간(3일 과정) 커리큘럼 예시
| 일자 | 주제 | 시간 | 내용 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 1일차 | 기본 개념 및 객체탐지 실습 | 2 | 컴퓨터 비전 및 객체탐지 개념 이해 | 컴퓨터 비전과 객체탐지의 기본 개념 및 원리 학습 |
| 1 | YOLO 소개 | YOLO 알고리즘의 기본 원리와 특징 이해 | ||
| 1 | 개발 환경 세팅 | YOLO 실습을 위한 개발 환경 설정 (PyTorch, Ultralytics 등) | ||
| 1 | Detect 소개 | 객체탐지(Detect) 개념 및 YOLO 모델 적용 방법 학습 | ||
| 1 | Detect 데이터셋 준비 | 객체탐지용 데이터셋 준비 및 전처리 과정 실습 | ||
| 2 | Detect 모델 훈련 및 평가 | YOLO를 이용한 객체탐지 모델 훈련 및 성능 평가 실습 | ||
| 2일차 | 분류 및 분할 실습 | 1 | Classify 소개 | 이미지 분류(Classify) 개념 및 YOLO 모델 적용 방법 학습 |
| 1 | Classify 데이터셋 준비 | 이미지 분류용 데이터셋 준비 및 전처리 과정 실습 | ||
| 2 | Classify 모델 훈련 및 평가 | YOLO를 이용한 이미지 분류 모델 훈련 및 성능 평가 실습 | ||
| 1 | Segment 소개 | 이미지 분할(Segment) 개념 및 YOLO 모델 적용 방법 학습 | ||
| 1 | Segment 데이터셋 준비 | 이미지 분할용 데이터셋 준비 및 전처리 과정 실습 | ||
| 2 | Segment 모델 훈련 및 평가 | YOLO를 이용한 이미지 분할 모델 훈련 및 성능 평가 실습 | ||
| 3일차 | 포즈 추정 및 OBB 실습 | 1 | Pose 소개 | 포즈 추정(Pose) 개념 및 YOLO 모델 적용 방법 학습 |
| 1 | Pose 데이터셋 준비 | 포즈 추정용 데이터셋 준비 및 전처리 과정 실습 | ||
| 2 | Pose 모델 훈련 및 평가 | YOLO를 이용한 포즈 추정 모델 훈련 및 성능 평가 실습 | ||
| 1 | OBB 소개 | OBB(Oriented Bounding Box) 개념 및 YOLO 모델 적용 방법 학습 | ||
| 1 | OBB 데이터셋 준비 | OBB용 데이터셋 준비 및 전처리 과정 실습 | ||
| 2 | OBB 모델 훈련 및 평가 | YOLO를 이용한 OBB 모델 훈련 및 성능 평가 실습 |
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