Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deteccion-objetos
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Detección de objetos’ 코스에 대해 리뷰를 해보려고 합니다. 만약 컴퓨터 비전 분야에 관심이 있으시다면, 이 과정은 여러분에게 아이디어를 제공하는 데 도움이 될 것입니다.
이 과정은 자동 객체 감지 및 인식 시스템의 기본 원리를 소개합니다. 이미지 내에서 객체를 탐지하고 인식하기 위한 다양한 방법을 배우게 되며, 과정을 통해 점점 더 복잡한 실제 사례를 다룰 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다.
### 목차
– **INTRODUCCIÓN A LA DETECCIÓN DE OBJETOS**
첫 주에는 객체 감지기의 기본 개념을 소개합니다. 이미지의 형성 및 분석에 대한 기초를 이해하고, 픽셀 특징 기반의 단순 감지기 설계 방법을 모색하게 됩니다. 마지막으로, 상관 관계 및 합성 곱(convolution) 개념에 대해 배우고, 이를 통해 객체 감지에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다.
– **CLASIFICACIÓN DE OBJETOS**
이 주에서는 후보 창이 객체를 포함하고 있는지를 결정하는 방법으로, LBP를 이미지 설명자로 사용하고 로지스틱 회귀를 분류 방법으로 설명합니다. 분류기를 학습하는 과정과 후보 창의 내용을 결정하는 과정에 대해서도 심층적으로 논의합니다.
– **DETECCIÓN DE OBJETOS**
이 주에서는 이미지에서 가능한 후보를 탐지하는 것을 중심으로 다룬 후, 두 번째 주에서 설명한 분류기로 객체 존재 여부를 판별합니다. 학습 및 검증 시 필요한 데이터 준비 과정에 대해서도 설명합니다.
– **DETECTOR BASADO EN HOG/SVM**
마지막 주에는 HOG를 이미지 설명자로 활용하고, SVM을 분류 방법으로 사용하는 객체 감지 시스템에 대해 소개합니다.
– **DETECTOR BASADO EN HAAR/ADABOOST**
Haar 특징을 이용한 이미지 설명과 AdaBoost를 통한 분류기를 학습하는 방법을 배우고, 여러 분류기를 결합하여 완전한 감지 시스템을 구현하는 방법을 설명합니다.
– **TÉCNICAS AVANZADAS**
마지막 주에서는 비전 분야에서 더 복잡한 감지 문제 해결을 위한 몇 가지 고급 기법을 소개합니다. 비홀리스틱 모델(DPM, Random Forests), 도메인 적응 방법, 합성곱 신경망 활용 방법 등을 다룹니다.
이 과정은 막연히 이론을 배우는 데 그치지 않고, 실제로 적용할 수 있도록 다양한 기법을 배우는 데 중점을 두고 있어 흥미로웠습니다. 각 주차마다 단계적으로 내용을 배울 수 있어서 전반적인 이해가 쉽게 이루어졌습니다. 컴퓨터 비전에 관심이 있는 분들께 반드시 추천드립니다!
이 코스는 실력 향상에 많은 도움이 될 것이며, 커리어에도 긍정적인 기여를 할 것입니다. 여러분의 많은 관심과 수강을 권장합니다!
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