Object Detection

실전 Workshop

Detection에 대한 전체적인 이해, 실무 적용 사례,
그리고 실제 데이터에 적용하는 방법까지 담은 실습형 강의

#Object Detection

#수아랩

#실무노하우

기간 & 일정

2019.04.18. – 05.23.
매주 목요일 19:30 – 22:30
주 1회, 총 18시간

장소 & 준비물

패스트캠퍼스 강남강의장
강남역 4번 출구, 미왕빌딩
개인 노트북

담당자 & 문의

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

워크샵
기획 의도.

공개된 API/논문만으로는
실제 데이터로 Detection을 구현하기 어렵다.

TensorFlow의 Object Detection API는 오픈소스 프레임워크로 아래 사진처럼 object들을 찾아내고 알려 줍니다. 하지만 Sample API를 실제 데이터에 적용해 detection을 구현하기에는 다음과 같은 한계점이 존재합니다.

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API를 가져다 쓰는 것은 어렵지 않지만, 실제 데이터에 적용하기 위한 API 튜닝이 어렵습니다. 다시 말해 공개된 API에서 무엇을 바꿔야 할지 찾기가 힘듭니다.

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데이터 분석을 위해서 데이터 전처리가 필요한 것처럼, detection 구현 과정에서도 복잡한 데이터로 난관에 부딪힙니다. 하지만 API는  ‘사용 방법’만이 있을 뿐이라 실질적인 문제 해결에 도움이 되지 않습니다.

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Object detection은 많은 관심에도 불구하고, 다른 딥러닝 분야에 비해 공개된 자료가 적습니다.  공개된 사례들이 많지 않아 detection에 실제 데이터를 반영하는 방법에 대해 어려움을 겪고 있습니다.

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Object detection 실무에서는 데이터의 특성이나 개발 환경에 따라 모델을 직접 빌드업하고 있습니다. 이를 위해서 논문 상의 이론만이 아닌 개념과 코드를 뜯어 보고 세세히 이해해야 하지만 Sample API로는 이해가 어렵습니다.

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실제 데이터에 Detection을 적용하실 수 있도록,
Detection에 대해 본질적으로 이해하실 수 있도록 돕겠습니다.

워크샵
목표.

실제 사용가능한 수준의
Detection을 이해 및 구현.

본 워크샵은 이론을 넘어서 실질적인 detection의 동작 원리를 이해하고 모델의 전체적인 아키텍처를 파악하여 ‘내 데이터에 object detection을 적용’ 시킬 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 합니다.

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Detection Model 이해
R-CNN부터 RetinaNet까지

Deep Learning을 이용한
주요 Model들을
집중적으로 학습합니다.

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Object Detection 구현 실습
1 & 2-Stage Detector

정확도가 높은 2-Stage Detector(R-CNN 계열) 및 속도가 빠른 1-Stage Detector (YOLO, SDD 계열)를 직접 구현해봅니다.

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실무 적용사례 공유
3인의 현업전문가의 경험과 노하우

Object Detection을 연구하고 있는
3명의 강사님이 실전 사례와
Annotation 제작법을 공유합니다.

워크샵
수강 대상.

본인의 데이터에 Object Detection을
적용하고자 하는 연구원 및 개발자 분들.

먼저 읽으시면 좋은 자료들

✓ 수강 신청 전, 선수 지식을 확인하세요!

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딥러닝컴퓨터비전에 대해
전반적인 지식을 갖추고 있다.

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CNN 학습을 위한
데이터셋 loading,
모델 구성, training 및
testing
등의 모든 과정을
이해하고 있다.

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TensorFlow Tutorial
직접 실행해 본 적이 있거나,
코드를 읽고 이해할 수 있다.

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프로그래밍 언어(Python, C, C++, Java 등)을 다룬 경험이 있으며, 프로그램 실행 중 에러 발생 시 메세지를 보고 구글링 등을 통해 디버깅할 수 있다.

워크샵
강사 소개.

딥러닝 기반의 제품 검사 솔루션을 선도하는 기업,
수아랩의 연구진 3인방이 직접 가르칩니다.

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박종호님

[ 약력 ]
– 서울대학교 컴퓨터공학부
학사 졸업
– 서울대학교 컴퓨터공학부
석사 졸업
– 현 수아랩 재직

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금종수님

[ 약력 ]
– 광주과학기술원 전기전산(EECS)
학사 졸업
– 광주과학기술원
전기전자컴퓨터공학부 석사 졸업
– 현 수아랩 재직

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이호성님

[ 약력 ]
– 서울대학교 전기정보공학부
학사 졸업
– 서울대학교 전기정보공학부
석사 졸업
– 현 수아랩 재직

현재 딥러닝 기반의 제품 검사 솔루션을 선도하는 기업인 수아랩에 재직 중인 연구진입니다. 학계의 최신 논문만을 읽고 익숙하지 않은 상태에서 이를 구현하기에는 많은 어려움이 존재합니다. 저희는 대표적인 딥러닝 기술인 Object Detection 문제의 이론에서 시작하여 이를 현업의 데이터에 적용하기까지의 과정을 함께 진행하여 온전한 구현체를 직접 개발해볼 수 있는 강의를 제공하고자 합니다.

생생한
강의 후기.

이 강의를 들은 수강생 분들의,
순도 100% 후기.

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일반 강의가 아니라 워크샵이기 때문에 이론보다는 실습 위주로 진행되었고 강사님이 수강생들에게 object detection의 동향, 실용적인 팁과 노하우를 아낌없이 알려주시는 점이 정말 좋았습니다. 또한, 강사님들이 딥러닝 기반 솔루션 업체 실무진이시다 보니 관련 동향에 대해서 정통하게 알고 계시기 때문에 최근 논문들의 흐름이나 방향성에 대해서 자세히 알려 주신 점이 특히 마음에 들었습니다.

잠깐. 여기서 수강생을 위한
Special Point.

 Object Detection,
궁금한 게 생겨도
관련 네트워크가 없어
물어볼 수 없는 
그 느낌 아니까.

강의 후에도, Detection과 관련된 정보를 얻으실 수 있도록 강사-수강생 네트워킹을 기수 구분 없이 운영하고 있습니다.

올 봄, 둘도 없을 네트워킹을 얻으세요!

실제 강사님과 수강생의 대화입니다.

워크샵
커리큘럼.

Detection에 대한 본질적 이해부터,
실무 적용 사례, 실습까지 6주에 모두 담았습니다.

1회차 : Deep Learning을 이용한 Object Detection

– What is Object Detection?
– R-CNN부터 RetinaNet까지 수많은 Detection 모델의 성장과정
– Object Detection 이해를 위한 기초 지식
– Detection 알고리즘 응용 사례

2~3회차 : 2-Stage Detector (R-CNN 계열)

– R-CNN 및 SPP-Net 개념 이해
– Fast-RCNN 및 Faster-RCNN 개념 이해
– Faster-RCNN 코드 구현 및 실습

4~5회차 : 1-Stage Detector (YOLO, SSD 계열)

– YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3 개념 이해
– SSD, RetinaNet 개념 이해
– YOLO 계열 및 SSD 계열 코드 구현 및 실습

6회차 : Detection 현업 적용 사례 및 실제 데이터를 활용한 실습

– 강의 Recap
– 실제 현업 적용 사례 및 Kaggle Challenge 참석 후기 소개 및 분석
– 나만의 데이터셋 구축을 위한 Annotation 제작 가이드
– Detection 성능을 올리기 위한 10가지 방법 소개

✓ 본 강의는 Tensorflow 기준으로, 실습은 사전 세팅된 Google Colab 환경에서 진행됩니다.

강의 자료 예시

수강료
안내.

본 강의는 조기마감되었습니다.

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강의
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