COCO 데이터셋 이해하기

컴퓨터 비전, 이미지 인식, 객체 탐지, 이미지 캡셔닝, 데이터셋, 딥러닝, 머신러닝, 학습 알고리즘, 데이터 전처리, 학습 모델, 성능 평가, 오픈소스, 인공지능, 시각 인식, 분류, 세그멘테이션, 훈련 데이터, 테스트 데이터, 레이블링, API 사용,

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"COCO 데이터셋 이해하기"는 컴퓨터 비전과 이미지 인식 분야에서 필수적인 COCO 데이터셋을 깊이 있게 탐구하는 책입니다. 객체 탐지, 이미지 캡셔닝, 분류, 세그멘테이션 등 다양한 응용 분야를 다루며, 데이터 전처리부터 학습 모델 구축, 성능 평가까지의 전 과정을 설명합니다. 딥러닝과 머신러닝 알고리즘을 활용한 실습을 통해 독자들은 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 실무 능력을 키울 수 있습니다. 또한, 오픈소스 API 사용법과 훈련 및 테스트 데이터의 레이블링 기법을 소개하여, 인공지능 기반 시각 인식 시스템 개발에 필요한 모든 정보를 제공합니다.

목차

"COCO 데이터셋의 개요
COCO 데이터셋의 역사
COCO 데이터셋의 구성 요소
이미지 캡셔닝의 중요성
객체 탐지란 무엇인가
세그멘테이션 기법 이해하기
딥러닝과 COCO 데이터셋
학습 알고리즘의 역할
데이터 전처리 기법
COCO 데이터셋의 레이블링 과정
훈련 데이터와 테스트 데이터의 차이
성능 평가 지표 소개
오픈소스와 COCO 데이터셋
컴퓨터 비전의 발전
이미지 인식의 기본 개념
시각 인식의 원리
분류와 세그멘테이션의 차이
API 사용법과 예제
COCO 데이터셋의 활용 사례
딥러닝 모델의 선택 기준
데이터셋 확장 방법
COCO 데이터셋의 한계와 개선점
전이 학습과 COCO 데이터셋
COCO 데이터셋을 활용한 프로젝트
다양한 객체 탐지 모델 비교
이미지 캡셔닝 모델 개발
데이터 증강 기법
COCO 데이터셋의 포맷 이해하기
인공지능의 미래와 COCO 데이터셋
시각적 데이터의 중요성
데이터셋 버전 관리
모델 최적화 기법
COCO 데이터셋의 평가 방법
실시간 객체 탐지 시스템
연속적 학습과 COCO 데이터셋
COCO 데이터셋을 활용한 연구 주제
시각적 인식 문제 해결하기
COCO 데이터셋의 데이터 시각화
이미지 인식 분야의 최신 동향
모델 성능 향상을 위한 팁
COCO 데이터셋으로 딥러닝 실습하기
API 통합과 COCO 데이터셋
다양한 데이터셋과 비교하기
COCO 데이터셋의 데이터 구조
다양한 분야에서의 COCO 데이터셋 활용
시각적 데이터의 레이블링 방법
COCO 데이터셋의 커뮤니티와 리소스
성능 평가를 위한 실험 설정
COCO 데이터셋을 활용한 앱 개발
객체 탐지의 실제 적용 사례
COCO 데이터셋의 인터페이스 이해하기
딥러닝 프레임워크와 COCO 데이터셋
COCO 데이터셋의 데이터 수집 방법
이미지 캡셔닝의 최신 기술
객체 탐지의 미래 전망
COCO 데이터셋의 학습 모델 구축
시각 인식 기술의 발전 방향
데이터셋 사용 시 유의사항"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.