[Chapter1. 세그멘테이션 기초]
· 학습 목표
이미지 세그멘테이션의 기본 개념과 중요성을 이해합니다.
· 주요 내용
1. 세그멘테이션 정의와 응용 분야
2. 세그멘테이션과 분류, 객체 탐지의 차이
[Chapter2. 세그멘테이션 기법과 알고리즘]
· 학습 목표
다양한 세그멘테이션 기법과 알고리즘을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 전통적 세그멘테이션 기법(예: 임계값 처리, 가장자리 감지)
2. 딥러닝 기반 세그멘테이션 기법(예: U-Net, FCN)
[Chapter3. 딥러닝을 활용한 세그멘테이션]
· 학습 목표
딥러닝 모델을 활용한 이미지 세그멘테이션 방법을 습득합니다.
· 주요 내용
1. U-Net, FCN 모델 아키텍처 및 작동 원리
2. 실습을 통한 모델 훈련과 평가
[Chapter4. 세그멘테이션의 최적화 및 응용]
· 학습 목표
세그멘테이션 모델 최적화 및 실제 문제에 적용합니다.
· 주요 내용
1. 성능 최적화 전략(데이터 증강, 전이 학습)
2. 의료, 자율 주행 등 특정 분야에의 세그멘테이션 적용 사례
[Chapter5. 세그멘테이션 프로젝트 실습]
· 학습 목표
실제 문제 해결을 위한 세그멘테이션 프로젝트를 수행합니다.
· 주요 내용
1. 프로젝트 기획 및 데이터 준비
2. 모델 구현, 훈련, 평가 및 배포
· 학습 목표
이미지 세그멘테이션의 기본 개념과 중요성을 이해합니다.
· 주요 내용
1. 세그멘테이션 정의와 응용 분야
2. 세그멘테이션과 분류, 객체 탐지의 차이
[Chapter2. 세그멘테이션 기법과 알고리즘]
· 학습 목표
다양한 세그멘테이션 기법과 알고리즘을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 전통적 세그멘테이션 기법(예: 임계값 처리, 가장자리 감지)
2. 딥러닝 기반 세그멘테이션 기법(예: U-Net, FCN)
[Chapter3. 딥러닝을 활용한 세그멘테이션]
· 학습 목표
딥러닝 모델을 활용한 이미지 세그멘테이션 방법을 습득합니다.
· 주요 내용
1. U-Net, FCN 모델 아키텍처 및 작동 원리
2. 실습을 통한 모델 훈련과 평가
[Chapter4. 세그멘테이션의 최적화 및 응용]
· 학습 목표
세그멘테이션 모델 최적화 및 실제 문제에 적용합니다.
· 주요 내용
1. 성능 최적화 전략(데이터 증강, 전이 학습)
2. 의료, 자율 주행 등 특정 분야에의 세그멘테이션 적용 사례
[Chapter5. 세그멘테이션 프로젝트 실습]
· 학습 목표
실제 문제 해결을 위한 세그멘테이션 프로젝트를 수행합니다.
· 주요 내용
1. 프로젝트 기획 및 데이터 준비
2. 모델 구현, 훈련, 평가 및 배포
