마무리

PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

학습 내용

1. CNN을 활용한 이미지 분류

• 이진 분류
• 다중 클래스 분류
• 합성곱 신경망(CNN)
• 사전 학습 모델 활용

학습 내용

2. 객체 인식

• 바운딩 박스
• 모델: R-CNN, Faster R-CNN
• 비최대 억제(NMS)
• 평가: IoU

학습 내용

3. 이미지 분할

• 분할 마스크
• 인스턴스 분할: Mask R-CNN
• 의미론적 분할: U-Net
• 팬옵틱 분할

학습 내용

4. GAN으로 이미지 생성

• 기본 GAN
• DCGAN (심층 합성곱 GAN)
• 모델 학습
• 평가: FID

수고하셨습니다. 행운을 빕니다!

PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝