Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/advanced-computer-vision-with-tensorflow
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Advanced Computer Vision with TensorFlow’라는 강좌에 대해 소개하고 리뷰하겠습니다.
이 강좌는 현대 컴퓨터 비전 기술의 핵심 개념을 깊이 있게 다룹니다. 여러분은 이미지 분류, 이미지 세분화, 객체 위치 탐지 및 객체 감지와 같은 다양한 주제를 탐구하게 됩니다. 특히 전이 학습을 활용하여 객체 탐지와 위치 탐지를 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.
### 강의 개요
1. **컴퓨터 비전 소개** : 강의의 시작 부분에서는 이미지 분류, 객체 위치 탐지, 객체 감지 및 이미지 세분화에 대한 개념적 개요를 제공합니다. 여러분은 다중 레이블 분류를 설명하고, 의미 세분화와 인스턴스 세분화를 구분할 수 있게 됩니다.
2. **객체 탐지** : 유명한 객체 탐지 모델인 regional-CNN과 ResNet-50에 대한 개요를 소개하고, TensorFlow Hub에서 모델을 가져오거나 다운로드하여 훈련을 위해 구성합니다. 여러분은 단 5개의 훈련 샘플만으로 고무 오리 이미지를 감지하고 위치할 수 있는 모델을 훈련시키는 방법을 배우게 됩니다.
3. **이미지 세분화** : 다양한 완전 합성곱 신경망(Fully Convolutional Network) 모델을 사용하여 각 픽셀에 클래스 레이블을 할당하고 객체를 세밀하게 식별하는 방법을 익힙니다. U-Net과 Mask R-CNN을 구축하여 숫자, 반려동물, 심지어 좀비를 감지하는 과제를 수행합니다.
4. **시각화 및 해석 가능성** : 마지막 부분에서는 모델의 해석 가능성의 중요성을 배웁니다. 클래스 활성화 맵, 주의 맵, 그래디언트 가중치 클래스 활성화 맵을 구현하여 모델이 예측을 하는 데 어떤 이미지 부분을 사용하는지 알아봅니다.
이 강좌는 컴퓨터 비전 분야에서 더 깊은 지식을 쌓고, TensorFlow를 사용하여 실제 모델을 구축하고 실험할 수 있는 기회를 제공합니다. 강좌는 다루는 내용이 풍부하고 실습 중심이기 때문에 적어도 머신러닝과 Deep Learning에 대한 기본적인 이해가 있는 분들에게 추천합니다.
지금 바로 이 강좌에 등록하여 여러분의 COMPUTER VISION 기술을 한 단계 끌어올리세요!
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