Leo

Computer Vision

이론

1. Convolutional Neural Networks에 관한 기초 논문 https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf

2. Convolutional Neural Networks에 추가적으로 Multi-level Feature Extraction을 추가한 Inception module에 관한 논문 arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf

3. Inception module에 여러 기법을 추가한 논문 arxiv.org/pdf/1512.00567v3.pdf

4. Skip Connection을 처음 제시한 논문 (Layer가 깊어짐에 따라 에러도 올라가는 문제를 해결하기위함) arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf

5. Channel Attention을 처음 제시한 논문 (Convolution에서 Operation이 한번 진행될때 나오는 Channel들 중 특정 채널에 Weight를 주는 개념) https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Hu_Squeeze-and-Excitation_Networks_CVPR_2018_paper.pdf

6. Object detection에 관한 논문 https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/html/Redmon_You_Only_Look_CVPR_2016_paper.html

7. Generative Adversarial Networks(GAN) (두개의 모델을 경쟁시켜 생성모델을 학습) https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3422622

8. Transformer에 관한 논문 https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf

실습 (Python) OpenCV를 활용하여 아래에 적혀있는 주제들 실습 진행할 예정 (가능하면 매주 또는 2주에 한번)

• 영상밝기 및 명암비 조절
• 영상의 산술 및 논리연산
• 필터링
• 영상의 기하학적 변환
• 에지 검출과 응용
• 컬러 영상 처리
• 레이블링 + 외곽선 검출
• 객체 검출
• 특징점 검출과 매칭
• OpenCV를 활용한 머신러닝/딥러닝