AI Lab 3기 - Computer Vision

Basic

• 컴퓨터 비전이란?
  • 컴퓨터 비전 소개
  • 컴퓨터 비전 활용사례 알아보기
• Preliminary - 고전 컴퓨터 비전
  • 고전 컴퓨터 비전 - 기초 이론
  • 고전 컴퓨터 비전 - 기초 실습
  • 고전 컴퓨터 비전 - 심화 예제
  • 고전 컴퓨터 비전 - 심화 예제 실습
• 컴퓨터 비전 모델 구조 이해하기
  • 모델 구성
  • Decoder의 역할
• Backbone 이해하기: CNN
  • CNN 기본 개념 다지기
  • AlexNet, VGG 이해하기
  • ResNet 이해하기
  • EfficientNet 이해하기
  • CNN 불러오기
• CNN Deep Dive
  • CNN vs. 고전 컴퓨터 비전
  • CNN layer별 특징 탐구
  • CNN layer 시각화
    CNN은 이미지의 어느 위치를 보고 있는 걸까?
  • CAM 시각화 해보기
• Image Classification
  • Image classification task란?
  • Image classification inference 해보기
• Object Detection
  • Object detection이란?
  • 2-stage Detector
  • 2-stage Detector 사용해보기
  • 1-stage Detector
  • 1-stage Detector 사용해보기
• Semantic Segmentation
  • Semantic segmentation이란?
  • Semantic segmentation using CNNs
  • Improving semantic segmentation using CNNs
  • U-Net 사용해보기

 

Advanced

• 강의개요
  • OT
  • CV Metrics
• Backbone 이해하기
  • CV Backbone Overview
  • Backbone 이해하기_CNN
  • Transformer 이해하기
  • Backbone 이해하기_Transformer
  • ViT 구현하기
• Object Detection
  • Object Detection Overview
  • 2-stage Detector
  • 1-stage Detector
  • Neck
  • Transformer-based Detector
  • DETR 구현하기
• Semantic Segmentation
  • Semantic Segmentation Overview
  • Basic Concepts for Segmentation
  • CNN-based Segmentation_U-Net
  • CNN-based Segmentation_DeepLab
  • Transformer-based Segmentation
  • SegFormer 구현하기
• CV 트렌드
  • CV Trends
• CV 모델 성능 높이기
  • CV 모델 성능 높이기
• 대회 안내
  • 대회 참여 가이드
  • 베이스라인 코드 해설

 

Generation

• 강의개요
  • OT
• 생성 모델의 개요
  • 생성 모델의 발전 과정
  • 판별 모델과 생성 모델
  • 생성 모델 활용 사례
  • 생성 모델과 최대 가능도 추정
• 생성 모델의 평가 지표
  • 생성 모델 평가 지표의 필요성
  • 생성 모델의 평가 지표 (IS & FID)
  • 생성 모델의 평가 지표 (정밀도 & 재현율)
  • 생성 모델의 평가 지표 (조건부 생성 모델)
• 오토 인코더와 변분 오토 인코더
  • 오토 인코더의 이해
  • 변분 오토 인코더의 이해
  • 오토 인코더 실습
  • 변분 오토 인코더 실습
  • 벡터 양자화 변분 오토 인코더의 이해
• 적대적 생성 신경망
  • 적대적 생성 신경망
  • 조건부 생성 모델
  • 적대적 생성 신경망 실습
  • 조건부 생성 모델을 활용한 다양한 영상 조작
  • Pix2Pix와 CycleGAN 실습
• 확산 모델
  • 확산 모델의 이해
  • 확산 모델의 이해 2
  • 잠재 확산 모델 (Latent DPM, LDM)
  • Text-to-image 실습
  • 확산 모델의 개인화
  • 확산 모델의 개인화 실습

 

7월 23일 (화) 부터 시작된 CV 모듈 강의가 오늘부로 끝났다.

경진대회 2주를 포함하여 약 1달간의 대장정이었다.

기초적인 컴퓨터 비전부터 시작해서 심화, 대회, 생성모델까지 컴퓨터 비전에 관련한 최신 정보까지 다루는 시간이었다.

강의 내용은 세세한 부분까지 전반적으로 설명해주시지만, 개인적으로 다 받아들이지를 못했다.

모델의 대략적인 원리정도만 이해하고, 이런 것도 있구나....하고 넘어갔던 것 같다.

기본적인 코딩이나 PyTorch에 대한 이해도도 낮았던 것 같아서 여러모로 부족한 점을 느꼈던 것 같다.