객체 탐지의 모든 것

딥러닝, CNN, YOLO, SSD, Faster R-CNN, 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 증강, 전이 학습, 모델 평가, 앵커 박스, 비지도 학습, 객체 추적, 분할, 클러스터링, 특징 추출, TensorFlow, PyTorch, OpenCV, 라벨링, 훈련 데이터, 하이퍼파라미터

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"객체 탐지의 모든 것"은 딥러닝과 컴퓨터 비전의 핵심 기술을 다루는 포괄적인 안내서입니다. CNN, YOLO, SSD, Faster R-CNN과 같은 최신 객체 탐지 모델을 심도 있게 설명하며, 이미지 처리와 데이터 증강 기법을 통해 모델의 성능을 극대화하는 방법을 소개합니다. 전이 학습과 모델 평가, 앵커 박스 설정 등 실전에서의 적용 방법을 다루며, 비지도 학습과 객체 추적, 분할, 클러스터링, 특징 추출 등의 고급 주제도 포함되어 있습니다. TensorFlow, PyTorch, OpenCV를 활용한 실습 예제와 함께, 라벨링 및 훈련 데이터 준비, 하이퍼파라미터 튜닝에 대한 실용적인 조언을 제공합니다. 이 책은 객체 탐지 분야의 이론과 실무를 아우르는 필독서입니다.

목차

"객체 탐지의 기초 이해
딥러닝의 발전과 객체 탐지
CNN의 원리와 구조
YOLO의 작동 방식
SSD의 특징 및 장점
Faster R-CNN의 혁신적 접근
이미지 처리 기법 개요
컴퓨터 비전의 기본 개념
데이터 증강 기법의 중요성
전이 학습의 원리
모델 평가 지표와 방법
앵커 박스의 역할
비지도 학습의 가능성
객체 추적 기술 소개
분할 기법의 종류와 활용
클러스터링 알고리즘 이해
특징 추출의 방법론
TensorFlow로 시작하는 객체 탐지
PyTorch의 장점과 활용
OpenCV를 이용한 이미지 처리
라벨링의 중요성과 방법
훈련 데이터 준비하기
하이퍼파라미터 튜닝의 노하우
실시간 객체 탐지 시스템 구축
다양한 객체 탐지 모델 비교
모델 경량화 기법
GPU와 TPU의 활용
데이터셋 구축 및 관리
전이 학습을 통한 성능 향상
모델의 일반화와 과적합
최신 연구 동향과 트렌드
실제 사례 분석
객체 탐지 응용 분야
AI 윤리와 객체 탐지
다중 객체 탐지 기법
속도와 정확성의 균형
피드백 루프와 모델 개선
시각적 인식의 미래
개선된 YOLO 버전 분석
Faster R-CNN의 성능 최적화
실험 결과 해석하기
대규모 데이터 처리 기술
모델 배포 전략
사용자 정의 객체 탐지
효율적인 데이터 증강 기법
세그멘테이션과 객체 탐지의 결합
비주얼 데이터의 이해
모델 성능 향상을 위한 팁
객체 탐지의 제한사항
오픈 소스 도구와 리소스
커뮤니티와 협업의 중요성
모델의 지속적인 학습 및 업데이트
다양한 산업에서의 활용 사례
최신 기술의 발전 방향"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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