인식 모델 구현
프로젝트 CAMP

핵심 논문 리뷰부터 개별 과제를 통한 코드 작성까지
인식 모델 구현 프로젝트의 TF가 되어보는 경험을 가져가세요.

#Object Tracking#OCR
#Custom dataset

기간 & 일정

2019.03.09 – 04.13
매주 토요일 14:00 – 18:00
주 1회, 총 24시간

장소 & 준비물

패스트캠퍼스 강남강의장
강남역 4번 출구, 미왕빌딩
개인 노트북

담당자 & 문의

윤형진 매니저
02-517-0641
help-ds@fastcampus.co.kr

핵심 논문 리뷰부터 개별 과제를 통한 코드 작성 및 피드백까지-

TensorFlow를 활용하여 Object Tracking과 OCR을 위한
[데이터 수집] – [딥러닝 모델 구현] – [딥러닝 모델 배포]의 과정을 익히실 수 있습니다.

잠깐, 생각해 본 적 있으신가요?
당신이 딥러닝을 궁금해 하는 이유-

하루가 다르게 쏟아져 나오는 딥러닝의 새로운 이론과 논문들.
그 안에 복잡한 알고리즘이 나열된 개념을 이해하는 것?
분명 중요합니다.

하지만, 당신이 딥러닝을 필요로 하는 진짜 이유-
결국은 딥러닝을 적용한 ‘결과물 도출’을 위한 것 아닌가요?

실무에서는 이론 뿐만 아니라 API의 사용, 데이터 구성의 이해 등을
이해해야 딥러닝을 실제 데이터에 적용할 수 있고,
필요한 결과물을 얻어낼 수 있습니다.

강의 특징.

인식 모델 구현을 위한 탄탄한 학습 과정을 경험하세요.

강사님과 당신이 하나의 TF가 된 것 처럼-
프로젝트를 통해 인식 모델을 직접 구현할 수 있는 강의!

알고리즘 기준으로 이론 이해에 중심을 둔 기존 강의와 비교하지 마세요.
명확한 목적을 가진 결과물을 구현하는 것이 우리의 목표입니다.

당신이 다루게 될 강의 자료 예시.

Object Tracking과 OCR, 들어본 적 있으신가요?

Object Tracking이란 바로 이런 것!

Object Tracking은 카메라로 촬영되는 영상에서 사람이나 동물, 차량 등의 특정한 객체의 위치 변화를 찾는 기술입니다. 일련의 영상 프레임 내 객체의 크기, 색, 모양, 윤곽선 등 그 객체의 특징적인 정보 간의 유사도를 활용하여 객체의 위치 변화를 추적합니다. Object Tracking은 실시간 영상 보안, 영상 통화, 교통 통제, 증강 현실 등에 적용되고 있습니다.

그렇다면, OCR(Optical character recognition)은?

OCR은 음영의 차이를 통해 이미지 상에 있는 텍스트를 판독하고 텍스트로 변환하는 기술입니다. Object Tracking과 결합한다면 영상 속에서 ‘글자’로 판단되는 영역을 배경이 아닌, 텍스트의 형태로 분리할 수 있게 됩니다.

추천 대상.

이런 분들께 추천드립니다.

영상인식 기법을 적용한 결과물을 도출하고자 하는 개발자/ 연구자

고성능 인식 모델 구현에 관심이 있는 개발자/ 연구자/ 대학원생

커리큘럼.

논문/실습/과제로 익히는 6주 커리큘럼!

1회차 Object Tracking with YOLO
- TensorFlow & GCP(Google Cloud Platform) API
- YOLO
- Pascal VOC 데이터셋
Paper 실습 과제
Redmon, Joseph, et al. "You only look once: Unified, real-time object detection." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016 -TensorFlow를 이용한 YOLO 구현
- ImgLab을 이용한 Object Detection용
- Custom 데이터셋 Labelling
- YOLO를 이용한 Custom 데이터셋에 대한
Object Detection 구현
- GCP Vision API를 이용한 이미지에 대한
Object Detection 구현
2회차 Object Tracking with ROLO
- OpenCV API
- Amazon MTurk(Mechanical Turk)를 이용한 레이블 수집
- ROLO(Recurrent YOLO)
Paper 실습 과제
Ning, Guanghan, et al. "Spatially supervised recurrent convolutional neural networks for visual object tracking." Circuits and Systems (ISCAS), 2017 IEEE International Symposium on. IEEE, 2017 - TensorFlow를 이용한 ROLO 구현 - GCP Vision API를 이용한 동영상에 대한
Object Tracking 구현
- Non-Maximum Suppression 구현
3회차 DarkFlow & YOLO v2
- Object Tracking용 데이터셋
- 파라미터 튜닝 방법론
- DarkFlow
Paper 실습 과제
Redmon, Joseph, and Ali Farhadi. "YOLO9000: better, faster, stronger." arXiv preprint (2017) - TensorFlow를 이용한 YOLO v2 구현 - ROLO를 이용한 Custom 데이터셋에 대한
Object Tracking 모델 구현
- YOLO v2를 이용한 Custom 데이터셋에 대한
Object Tracking 모델 구현
4회차 Attention OCR
- Attention OCR
- Attention OCR을 이용한 Custom 데이터셋에 대한 OCR 모델 구현
- TFRecord
Paper 실습 과제
Wojna, Zbigniew, et al. "Attention-based extraction of structured information from street view imagery." arXiv preprint arXiv:1704.03549 (2017) - TensorFlow를 이용한 Attention OCR 구현 - GCP Vision API를 이용한 이미지에 대한
OCR 모델 구현
- Custom 데이터셋에 대한
Attention OCR 구현
5회차 Text Detection
- GCP Vision API를 이용한 동영상에 대한 OCR
- EAST Text Detector를 이용한 Text Detection 구현
Paper 실습 과제
Zhou, Xinyu, et al. "EAST: an efficient and accurate scene text detector." Proc. CVPR. 2017 - TensorFlow를 이용한 EAST Text Detector 구현 - GCP Vision API를 이용한
동영상에 대한 OCR 구현
- EAST Text Detector와 Attention
OCR 결합 모델 구현
6회차 Text Detection, OCR & Model Deployment
- Text Detector와 OCR 모델을 결합, 학습된 모델을 배포(Deploy)하는 방법
Paper 실습 과제
- - Server-Client 구조 구현
- TensorFlow를 이용한 Text Detector + OCR 모델 구현
-

본 강의에서는 다음과 같은 예제를 다룹니다.

(실습 코드 예제)

(데이터 수집 과정 예제)

6주 후, 당신은.

인식 모델을 구현하는 스스로의 모습에 놀라실거예요!

공개된 샘플 데이터와
API를 따라하는 것이 아닌,
실제 데이터를 정제하고
데이터에 적합한 모델을 만드는
과정
을 익히실 수 있습니다.

GCP(Google Cloud Platform)의
Vision API를 이용하여
범용적인 class에 대해
Object Tracking과 OCR이 결합된
인식 모델을 구현
할 수 있습니다.

범용적인 class를 넘어
custom domain 문제에
YOLO, ROLO, Attention OCR을
적용
한 학습 및 추론 모델을
구현할 수 있습니다.

강사 소개.

당신과 함께 TF가 되어줄 강사님은 이런 분이십니다.

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Solaris

– 서울대학교 인공지능 및 컴퓨터 비전 연구실 석사
– S전자와 컴퓨터 비전 관련 프로젝트 수행
– 텐서플로우와 머신러닝/ 딥러닝 관련 내용의 블로그 ‘Solaris의 인공지능 연구실’ 운영
– 패스트캠퍼스 [딥러닝-영상인식 CAMP] 강의 진행
‘텐서플로로 배우는 딥러닝’ 집필

수강료 안내

본 강의는 조기 마감 되었습니다.

정가:140만 원

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# 할인가는 매주 목요일 자정에 변경됩니다.
# 할인가 적용 및 수강 확정은 결제일을 기준으로 합니다.

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