숭실대학교 머신러닝 소모임 Deeperence의 'Vision AI 멱살스터디' 수업 진행을 위한 리포지토리입니다.
Deeperence에서 진행하는 'Vision AI 멱살 스터디'는 처음 비전 인공지능에 입문하신 분들을 대상으로 다양한 태스크(Classification, Image Retrieval, Segmentation 등)를 속성으로 경험시켜 드리는 스터디입니다. 이름 그대로 멱살을 잡아끄는 듯한 초밀착 멘토링으로 가려운 곳을 시원하게 긁어 드립니다.
Written by Myeong-Gyu.LEE, 2019-11-20
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멱살스터디 커리큘럼 (커리큘럼의 주제는 스터디 진행 상황에 따라 바뀔 수 있습니다.)
- 깊게 배우는 Pytorch CNN MNIST Tutorial: 단순히 모델과 데이터를 불러와 돌리는 학습이 아닌, 베이즈 이론 관점에서의 MNIST 튜토리얼을 다뤄 봅니다.
- KaKR_ML Month Car Model Classification: 3채널 RGB 이미지를 활용해 차종 분류 문제를 해결해 봅니다. Kaggle을 비롯한 다양한 대회에서 사용되는 실전 테크닉(EDA, Cross Validation, Image Augmentation)과 Optimizer, Learning rate scheduler를 통한 loss surface 안정화 방법에 대해 알아봅니다.
- Kpop Celeb Retrieval: 두 이미지 간의 유사도를 비교하는 Image Retrieval 문제를 해결해 봅니다. 나와 닮은 꼴 연예인은 누구!?
- (진행예정) Recycling garbage Detection: 이미지 속에서 페트병을 찾아라! 이미지 속에서 특정 물체의 위치와 클래스를 검출하는 Detection 문제를 해결해 봅니다.
- (진행예정) Aerial Semantic Segmentation: 특정 사물의 영역 마스크를 검출하는 semantic segmentation 문제를 해결해 봅니다.
- (진행예정) Dangerous Object Detection: GAN을 활용해 엑스레이 이미지에서 위해 물품을 찾아내는 Anomaly Detection 문제를 해결해 봅니다.
- (진행예정) Old Photo Upscaling: Single Image Super Resolution 문제에 대해 알아보고, 오래된 옛날 사진을 4K 해상도로 업스케일링해 봅니다.