Object Detection, Segmentation은 나보다 잘 아는 사람은 없을 걸~?(교수님 제외)
💬 모임 소개
Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 많은 실습 예제들을 사전 학습한 후 스터디가 진행됩니다.
어떤 강의든 혼자서 수강 하기에는 의지와 상관없이 어려운 부분이 많습니다.
같이 달려가는 런닝메이트가 있다면 🏃🏻♂️🏃🏻♀️ 서로가 서로의 motivation이 되고 🔥 서로를 인정해주고 힘이 되어주며 👫 그 과정에서 재미와 성취감을 느낀다면 👍 무조건 끝까지 완주할 수 있습니다!
처음부터 누구보다 똑똑하고, Computer Vision을 잘 아는 사람은 없습니다. 하지만 누구나 정말 빡세게 공부하고, 연습하고, 훈련하고, 하고 싶은 것을 추진할 수는 있습니다. 풀잎스쿨을 통해서 얼마나 본인이 성장했는지 기대하고 지켜봐주세요! 다 드루와!!
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👻 모임 운영 방식
- 모임 시간 전 : 해당 주차의 강의를 충분히 반복해서 공부하고 블로그나 깃헙에 정리 또는 발표자료 준비
- 모임 시간(1부) : 당일에 제비뽑기로 당첨된 멤버 두 분께서 첫 15~30분 동안 정리한 내용을 바탕으로 강의에서 배운 개념 및 느낀점을 발표(막혔던 부분, 이해 안 된 부분 공유), 강의 외에 추가적으로 공부한 내용 공유
- 모임 시간(2부) : 질문 게시판을 되짚어보고 자진 발표자의 발표 시간
- 회고(마무리) : 오늘 배웠던 내용에 대한 느낀점 또는 스터디 관련 피드백
🙋🏻 발표 방식 (선택)
- 배운 내용 Review
- 실습 코드 Review
- 강의 외 추가적으로 공부한 내용(논문, 블로그, 영상)
- 해당 주차 공부한 모델을 사용한 프로젝트
- 실습 코드 라이브 코딩
❓ 질문 게시판
모두연 - 딥컴완 질문 게시판
https://padlet.com/soon5770/dhb9a4jifu3swatx
✏️ 발표 자료 및 정리 노트
🎯 추가 학습 자료
PyTorch로 딥러닝하기: 60분만에 끝장내기
GitHub - duc-ke/RCNN_torch: Object detection(물체탐지)분야의 RCNN(2013) ( Regions with Convolutional Neuron Networks features ) architectures를 pytorch로 구현함.
1. 스터디로그