지능형 영상 분석을 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘 이해하기

개요

인공지능은 이미 사회 전반에 광범위한 영향을 미치고 있으며, 우리 산업의 새로운 가치 창출을 위한 도구로써 활용되고 있습니다. 그 중, 지능형 자동차, 드론 및 CCTV에서 사용되는 보행자 검출, 얼굴 인식 및 영상 감시 시스템 등의 핵심 기반 기술인 인공지능 비전 어플리케이션은 최근 가장 활발하게 연구 및 개발이 진행되고 있는 분야 중 하나입니다.

본 웨비나에서는 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 기법 알고리즘에 대한 이론 및 개발 방법을 설명합니다. 특히, 카메라로부터 자동으로 마스크를 탐지하는 딥러닝 예제를 통하여 데이터 라벨링의 자동화부터 실시간 시뮬레이션을 위한 자동 C/C++ CUDA코드 생성에 이르기까지의 전체 개발 워크플로우를 소개합니다.

하이라이트

• 딥러닝 기반 객체 탐지 기법 동향
• 객체 탐지 딥러닝 알고리즘 개발 워크플로우
• RCNNs, SSD, YOLOs 알고리즘 개발 방법 소개

발표자 소개

송완빈 과장은 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야로 석사학위 취득 후, MathWorks에서 데이터 분석, 영상처리 및 머신러닝/딥러닝 관련하여 Application Engineer로 재직하고 있습니다.