Yolo SSD 딥러닝 영상분석 최적화 과정 - 목차(업데이트)

케이트쌤과 왕박사가 진행하는..

Yolo SSD 를 적용해서 개발 또는 연구하고자 하는 분들을 위한 아카데미 3일 과정 목차입니다..

 

 

<1일차 : 딥러닝 영상분석의 이해 SSD 훈련>

 

1. 딥러닝 영상분석과 CNN 리뷰 
2. FCN 과 Object Detection 개요 
3. darknet Yolo 의 논문과 소스 소개
4. SSD 의 논문과 소스 소개
5. Nvidia 추론 라이브러리 TensorRT 

6. Nvidia TX2 테스트

7. Tensorflow SSD 훈련 실습

 

 

<2일차. SSD 테스트 (Jetson TX2 기반)>

 

1. TensorRT 이해와 활용

2. 훈련된 모델 export 및 convert
3. jetson inference 테스트

4. DeepStream 소개와 활용
5. Pytorch SSD

 - Jetson 보드에서 training, trt-onnx convert,

 - inference 

* 부록 Yolo v4 논문 소개

 

<3일차. Darknet>

1. darknet 빌드 
2. object detection 라벨링 
3. data augmentation 
4. colab 설정 
5. darknet 훈련 (Yolo v3, Yolo v4)
6. OpenCV inference 테스트
7. deepstream으로 yolov3 인퍼런스 (Jetson TX2)
8. yolov4를 voc로 훈련 및 테스트

 

 

참고로 장기 과정 학생들은 4일 동안 진행하게 됩니다.

 

<장기반 yolo v4 실습> 
원하는 데이터셋 라벨링 증강 부터 훈련 및 보드 테스트까지.

 

관련된 내용들에 대한 컨셉은 블로그에 다수 있고 실습은 깃헙에 있으며 취합은 도서로 집필 중입니다.

 

집필하고 있는 내용은 딥러닝 영상분석 중 프로젝트 실무를 위한 내용인데..

이론 이해와 실무 능력 2마리 토끼를 잡으려고 하다보니 내용 작성도 시간이 걸리고,

출판 형식 맞춰서 쓰는 것도 어렵고 일도 좀 심하게 바빠지다보니 자꾸 늦어지네요.

부디 추석 전까지는 끝나면 좋겠습니다..