Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/clasificacion-imagenes
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘이미지 분류: 어떻게 이미지를 인식할 수 있을까?’이라는 코스를 소개하고 리뷰해보려고 합니다. 이 과정은 컴퓨터 비전과 이미지 인식 기술을 배우고 싶은 분들에게 매우 유익한 기회입니다.
### 코스 개요
이 과정에서는 이미지의 콘텐츠를 인식하고 분류하는 다양한 방법에 대해 배울 수 있습니다. 특히 ‘Bag of Visual Words’라는 기초 이미지 분류 개념을 배우게 되며, 이 기초 위에 여러 로컬 디스크립터와 분류 기법을 다룹니다.
### 커리큘럼 세부 사항
1. **이미지 분류 소개**: 이 주에서는 이미지 분류의 기초를 설명하고, SIFT와 같은 로컬 특징을 탐지하는 첫 번째 방법을 다룹니다. 이미지 분류 시스템의 성능 평가도 진행됩니다.
2. **Bag of Words (BoW)**: 이 주에서는 BoW를 통한 이미지 표현 방법을 배우고, K-Means를 이용하여 이미지의 어휘를 구성합니다. SVM을 통한 분류 방법도 배우게 됩니다.
3. **특징 추출**:이번 주에는 SIFT 외의 대안으로 SURF를 배우고 색상 정보를 고려하는 로컬 특징 디스크립터를 탐구합니다.
4. **퓨전 전략**: BoW 표현에서 다양한 디스크립터를 결합하는 방법을 탐구하며, 조기 퓨전, 중간 퓨전, 늦은 퓨전의 레벨을 설명합니다.
5. ** 공간 정보 통합**: 공간 정보를 어떻게 BoW 표현에 통합하는지에 대한 논의가 이루어집니다. 이미지의 각 로컬 특징의 위치를 고려하여 피라미드 공간의 개념을 소개합니다.
6. **고급 기술**: GMM과 Fisher Vector와 같은 고급 기술 및 CNN에 대한 개요로 코스를 마무리합니다. 이는 복잡한 분류 문제에 대한 대안이 될 수 있습니다.
### 추천 이유
이 과정은 이미지 분류의 기본을 배우고자 하는 분들에게 매우 적합합니다. 강의는 체계적이고, 이론과 실습이 잘 어우러져 있어 현업에서도 즉시 활용 가능한 지식을 제공해 줍니다. 특히 최신 기술인 CNN에 대한 간략한 소개는 앞으로의 학습 방향을 제시해 주기 때문에 매우 유용합니다.
여러분도 저와 함께 이 흥미로운 여정에 참여해 보세요! 컴퓨터 비전의 세계로의 첫 걸음을 내딛어볼 기회입니다.
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