33:02
비디오 길이: 33:02
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.
녹화 날짜: 2020년 4월 29일
웹사이트 선택
번역된 콘텐츠를 보고 지역별 이벤트와 혜택을 살펴보려면 웹사이트를 선택하십시오. 현재 계신 지역에 따라 다음 웹사이트를 권장합니다:
또한 다음 목록에서 웹사이트를 선택하실 수도 있습니다.
사이트 성능 최적화 방법
최고의 사이트 성능을 위해 중국 사이트(중국어 또는 영어)를 선택하십시오. 현재 계신 지역에서는 다른 국가의 MathWorks 사이트 방문이 최적화되지 않았습니다.
미주
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
유럽
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
아시아 태평양
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)