Python을 사용한 객체 탐지: YOLO11 및 Detectron2 훈련 및 배포

컴퓨터 비전은 산업을 변화시키고 있으며, 시스템이 디지털 이미지 내의 객체를 자동으로 식별하고 위치를 파악할 수 있도록 합니다. 이 텍스트 기반 과정은 Python과 PyTorch를 사용한 객체 탐지를 위한 딥러닝의 기본 개념을 안내합니다. 기본적인 신경망 아키텍처를 이해하는 것부터 맞춤형 데이터셋을 준비하고 최첨단 모델을 훈련하는 단계로 나아가게 됩니다. 명확한 설명과 실용적인 코드 연습을 통해 이러한 모델을 실제 애플리케이션에 배포하는 기술을 습득하게 될 것입니다. 학습 내용: - Convolutional Neural Networks (CNNs) 및 객체 탐지의 핵심 원리를 이해합니다. - Faster R-CNN, YOLO11, Detectron2를 포함한 최신 객체 탐지 아키텍처를 구성하고 훈련합니다. - 딥러닝 파이프라인을 위한 맞춤형 이미지 데이터셋을 준비, 라벨링 및 전처리합니다. - PyTorch를 사용하여 사전 훈련된 모델을 특정 탐지 작업에 맞게 미세 조정(Fine-tune)합니다. - ONNX와 같은 최신 형식을 사용하여 훈련된 모델을 프로덕션 환경에 내보내고 배포합니다. - 모델 추론 및 평가를 위한 깔끔한 Python 코드를 작성하는 연습을 합니다. 이 과정은 실습 모델 훈련으로 넘어가기 전에 필수 용어와 컴퓨터 비전의 수학적 기초부터 시작합니다. 기본적인 이미지 분류 개념부터 고급 다중 객체 탐지 및 모델 배포 전략까지 체계적으로 진행하게 됩니다. 이 과정은 딥러닝 및 컴퓨터 비전 초보자를 위해 설계되었습니다. Python 프로그래밍에 대한 기본적인 이해가 권장되지만, 사전 머신러닝 경험은 필요하지 않습니다. 오늘부터 읽기를 시작하여 첫 번째 지능형 컴퓨터 비전 파이프라인을 구축해 보세요.