김혜진,왕진영
저자:김혜진 2009년부터2020년까지한컴MDS에서근무하고2020년부터인공지능솔루션과로봇을개발하는㈜젯슨에이아이대표로재직중이다.한양대학교에서컴퓨터공학석사학위를취득했으며,개발프로젝트경력20년,강의경력11년차다. 저자:왕진영 2022년3월부터스트라드비젼에서알고리즘엔지니어로재직하고있으며,주요관심분야는컴퓨터비전,머신러닝,딥러닝등이다.한양대학교에서기계공학학사와박사학위를취득했다.
[PART0]프롤로그0.1딥러닝영상분석이란?0.2인공지능카메라로무엇을할수있을까?0.3이책의실습준비___구글코랩에서실습준비___윈도우프로젝트환경시작하기[PART1]딥러닝영상분석을배워보자▣1장:딥러닝영상분석소개1.1대표적인딥러닝영상분석기법3가지___이미지분류___이미지객체인식___이미지분할1.2영상분석을위한딥러닝이해하기___인공지능역사속의딥러닝___심층신경망의이해1.3딥러닝모델의기본구조___딥러닝훈련과정과추론___손실함수와가중치의최적화___경사하강법과역전파___소프트맥스함수1.4ANNMNIST파이토치예제▣2장:딥러닝영상분석의시작,CNN2.1왜딥러닝영상분석에서CNN이중요한가?___영상분석에서입력데이터의특징___FC레이어와Conv레이어2.2CNN이해하기___활성화맵과특징맵의차이___Conv와Pooling레이어의역할2.3딥러닝학습과정준비___데이터세트준비___활성화함수___LeNet:CNNMNIST파이토치예제▣3장:딥러닝영상분석을위한학습과정3.1가중치의최적화솔버들___SGD+모멘텀___Adagrad___RMSProp___Adam3.2딥러닝결과를향상시키는방법___배치정규화___데이터증강과전이학습3.3인기있는CNN네트워크구조___AlexNet:최초의CNN기반이미지분류대회우승___VGGNet:단순하면서성능이좋은네트워크___GoogLeNet:구글이만들고모두가사용하는네트워크___ResNet:가장깊고성능이좋은네트워크3.4ResNet파이토치예제___파이토치분류모델훈련___파이토치분류모델추론▣4장:이미지분할과객체인식4.1이미지분할___이미지분할개념___모델의평가지표___FCN이미지분할4.2이미지객체인식___이미지객체인식의기본개념___FasterR-CNN4.3YOLO:최초의실시간객체인식네트워크___YOLO:YouOnlyLookOnce___YOLOv2:더좋은,더빠른,더강력한___YOLOv3:점진적개선4.4SSD:FasterR-CNN과YOLO의장점을취합___SSD:SingleShotMultiBoxDetector4.5그밖의네트워크___MaskR-CNN:이미지객체분할___MobileNetv2:작지만강력한객체인식___YOLOv4:새로운YOLO___YOLOv4-tiny:소형장치용tiny버전4.6YOLOv4실습___실습준비___학습___심층신경망학습___코랩에서이미지추론테스트[PART2]딥러닝을활용한영상분석프로젝트▣5장:이미지분류를활용한재활용품분류5.1재활용품분리수거프로젝트개요5.2데이터세트클래스___파이토치커스텀데이터세트클래스___이미지분류를위한데이터세트클래스5.3심층신경망구현___모듈임포트___MODEL의핵심구조_____init__메서드구현___forward메서드구현5.4전이학습심층신경망구현5.5심층신경망학습클래스___클래스의구조_____init__메서드구현___prepare_network메서드구현___training_network메서드구현5.6코랩에서심층신경망으로학습___파이썬클래스와데이터세트다운로드___학습___모델다운로드5.7코랩에서이미지추론테스트5.8윈도우환경에서추론실습___재활용품분류추론코드___재활용품분류추론실행5.9요약▣6장:SSD사물인지CCTV6.1프로젝트목표와사용자시나리오6.2실습준비___구글드라이브구성및소스코드다운로드___오픈이미지데이터세트다운로드___데이터세트클래스(OpenImagesDataset)6.3네트워크학습___SSDMobileNetv1심층신경망___SSDMobileNetv1학습클래스___SSDMobileNetv1학습하기___코랩에서추론테스트6.4윈도우환경에서프로젝트추론실습___SSD사물인지CCTV추론(동영상및카메라영상추론)코드설명___SSD사물인지CCTV추론응용(객체감지로깅)코드설명___SSD사물인지CCTV추론실행6.5요약▣7장:YOLO를활용한횡단보도보행자보호시스템7.1프로젝트목표와사용자시나리오7.2YOLOv5실습준비___데이터세트준비___YOLOv5훈련7.3윈도우에서YOLOv5추론실습___윈도우에서YOLOv5추론준비___YOLOv5추론테스트7.4YOLOv7실습준비___YOLOv7설명___데이터세트준비___YOLOv7훈련7.5윈도우에서YOLOv7추론실습___윈도우에서YOLOv7추론준비___YOLOv7추론테스트7.6요약[PART3]젯슨나노와젯봇활용▣8장:젯슨나노추론프로젝트8.1젯슨나노시작하기___젯슨나노명세___젯슨나노부팅하기___기본깃허브소스확인___젯슨나노의카메라테스트___젯슨나노딥러닝기본세팅확인___AI가속화엔진8.2젯슨나노에서재활용품분류추론___재활용품분류추론준비___재활용품분류추론실행8.3SSD사물인지CCTV젯슨나노추론___정지사진의SSD추론테스트___동영상및카메라영상추론코드___SSD사물인지CCTV추론응용(객체감지로깅)코드설명___SSD사물인지CCTV추론실행___SSD사물인지CCTV추론응용(객체감지로깅)실행8.4YOLOv4현장촬영블랙박스젯슨나노추론___추론준비___다크넷블랙박스추론코드8.5YOLOv5횡단보도보행자보호시스템젯슨나노추론___젯슨나노에서추론준비___TensorRT최적화___TensorRT를활용한추론8.6요약▣9장:세가지AI모바일로봇프로젝트9.1AI모바일로봇프로젝트준비___AI모바일로봇준비___AI모바일로봇기본환경___AI모바일로봇기본테스트___전원모드설정9.2충돌회피를위한자동긴급제동___충돌회피를위한상황데이터수집___AlexNet네트워크로훈련___충돌회피를위한자동긴급제동코드___AI-모바일로봇자동긴급제동테스트9.3팔로잉봇___추론가속화엔진라이브러리___추론가속화사물인식모델예제코드___팔로잉봇테스트코드___미리훈련된모델로팔로잉봇테스트___CCTV용SSD모델로팔로잉봇테스트9.4차선인지자율주행___차선데이터수집(간이테스트)___ResNet-18네트워크로회귀모델훈련___차선인식자율주행테스트(간이테스트)___차선인식자율주행테스트실행___차선데이터수집과훈련(트랙테스트)___차선인식자율주행테스트(트랙테스트)9.5요약
★이책에서다루는내용★◎딥러닝영상처리의핵심이론◎유명한CNN구조와객체인식을위한SSD,YOLOv4~v7◎이미지분류,객체인식실습◎엔비디아젯슨나노를활용한컴퓨터비전프로젝트◎모바일로봇(JetBot)자율주행프로젝트
