Deep Learning

소개

• 심층학습(Deep Learning)은 신경망 모델의 하나인 심층신경망(deep neural network)을 학습시키는 머신러닝 알고리즘

• 퍼셉트론, 다층퍼셉트론, 심층신경망 등 신경망 기반의 머신러닝 모델 학습

• 합성곱신경망(CNN)을 이용한 영상분류, 객체검출, 영상분할  학습 

• 3d vision model 을 이용한 포인트 클라우드에서 3d 객체 검출

• OpenCV,  Open3D, 파이토치를 이용한 실습

교재

• 머신러닝교과서 파이토치편, 세바스찬 라시카 외 지음, 박해선 옮김, 길벗, 2023년 11월

• 파워 유저를 위한 파이썬 Express, 천인국 저,  생능출판,  2020년 11월 20일

• 기계학습, 오일석 저, 한빛아카데미, 2017년

• 심층학습, 이안 굿펠로 , 요슈아 벤지오 , 에런 쿠빌 지음, 류광 옮김, 제이펍, 2018년 10월

내용

• 인공지능 역사

• 규칙기반 vs. 학습기반

• 퍼셉트론, 경사하강법

• 다층퍼셉트론, 역전파알고리즘

• 심층신경망, 딥러닝

• 파이토치 사용법

• 합성곱신경망(CNN)

• 2d 영상분류 : Resnet, Mobilenet

• 2d 객체검출 : Faster RCNN, Yolo

• 2d 영상분할 : Unet, Deeplab

• 3d convolution and Sparse convolution

• 3d 분류 : Pointnet, Pointnet++

• 3d 객체검출 : Voxelnet, PointRCNN, PointPillar, etc

• 3d 분할 :  Pointnet 

• TensorRT를 이용한 모델 경량화

• Cuda를 이용한 병렬처리

• 프로젝트수행

실습툴

• PyTorch

• Yolo

• TensorRT

• Cuda

• labelme

• Tensorflow Playground 

• Neural Network demo

• Teachable Machine

• MediaPipe 

• OpenCV

• OpenPose

• OpenFace

• Dlib

실습과제

• Custom dataset(small/big robot)을 이용한 영상분류 : 훈련,검증 loss, accuracy 그래프, opencv이용한 테스트 프로그램

• Custom dataset(small/big robot)을 이용한 객체검출 : 훈련,검증 loss, accuracy 그래프, opencv이용한 테스트 프로그램

• Custom dataset(실내영상)을 이용한 영상분할 : 훈련,검증 loss, accuracy 그래프, opencv이용한 테스트 프로그램

• Point cloud를 이용한 3d object detection : KITTI, Waymo dataset 이용, OpenPCdet, open3d 이용

UCC

• www.youtube.com/@ksnuairlab 

• 2d object detection, 2d semantic segmentation, multi-task model

• 2d/3d object detection

• 영상분할을 이용한 자율주행(Segmenter with ViT backbone, Cuda, TensorRT, OpenCV, RTX4070 super)

• 딥러닝을 이용한  필기체 계산기( CNN + OpenCV+GTX1660 GPU)

• Yolo4를 이용한 신호등 및 표지판 인식 및 자율주행( Jetson nano + Linux + Yolov4 + OpenCV)

• Yolo4를 이용한 로봇의 차선 변경( Jetson nano + Linux + Yolov4 + OpenCV)

• Yolo4를 이용한 로봇 인식(Windows 10 + GTX 1660 super + Yolo4 + OpenCV)