컴퓨터 비전과 딥러닝

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2017.06.22 ~ 2025.07.31
MANNING, O'REILLY, PACKT, WILE..

2016.03.07 ~ 2020.12.31

상품상세정보
ISBN	9791161752006(1161752005)
쪽수	344쪽
크기	190 * 236 * 19 mm /769g 판형알림
이 책의 원서/번역서	Deep Learning for Computer Vision: Expert techniques to train advanced neural networks using TensorF/Shanmugamani, Rajalingappaa

책소개

이 책이 속한 분야

딥러닝은 인공 지능에 혁명을 일으키고 있으며 앞으로 수십 년 동안 강렬하게 세상을 바꿀 기술이다. 심층 학습을 기반으로 한 인공 지능은 산업혁명과 비슷한 수준의 영향을 미칠 수 있다.
딥러닝은 현실상에서는 산업 혁명과 기계와 마찬가지로 산업 생산성을 향상시키고 많은 인류의 생활 수준을 높여줄 것이다.
컴퓨터 비전을 위해 활용될 수 있는 딥러닝에 대한 기본 지식들을 파악하게 되고, 딥러닝의 강력한 힘과 많은 애플리케이션을 지원하기 위한 내용에 대해서 알게 될 것이다.

상세이미지

저자소개

저자 : 라쟈링가파 샨무갸마니

현재 SAP 싱가포르에서 딥러닝 분야의 리더로 일하고 있다. 이전에는 컴퓨터 비전 제품 개발을 위해 여러 신생 기업에서 근무하고 컨설팅해왔다.
인도 공과 대학(Indian Institute of Technology, Madras)에서 석사 학위를 받았으며, 제조 분야의 컴퓨터 비전 애플리케이션 산업에 관한 논문을 저술했다.
저널 및 콘퍼런스에서 동료 논문 검토를 했으며, 머신 러닝 분야에서 몇몇 특허를 보유했다. 여가에는 프로그래밍과 머신 러닝을 학생과 엔지니어에게 가르친다.

역자 : 테크 트랜스 그룹 T4

최신 IT 테크놀로지에 대한 리서치를 목적으로 하는 스터디 그룹이다. 엔터프라이즈 환경에서 오픈소스를 활용해 프레임워크를 구축하는 데 관심이 많으며, 스프링(Spring), React.js, Node.js, OpenCV, ML 등의 기술에 주목하고 있다.
오픈소스 기반의 플랫폼 개발 및 활용도 주요 관심 분야다. 에이콘출판사에서 펴낸 『OpenCV를 위한 머신 러닝』(2017), 『추천 엔진을 구축하기 위한 기본서』(2017) 등을 번역했다.

작가의 말

다양한 애플리케이션 프로그램을 위한 컴퓨터 비전 기술을 배우고 싶어 하는 독자를 대상으로 하며, 독자에게 컴퓨터 비전 기반 제품을 개발할 수 있는 도구와 기술을 제공한다. 실용적인 예제들을 통해 비전 관련 이론을 확인할 수 있다.

1장. 시작하기
딥러닝 이해하기
퍼셉트론
활성화 함수
인공 신경망
원-핫 인코딩
신경망 학습
텐서플로 플레이그라운드 살펴보기
컨볼루션 신경망
순환 신경망
LSTM
컴퓨터 비전을 위한 딥러닝
분류
검출 또는 로컬라이제이션 및 분할
유사도 학습
이미지 캡셔닝
생성 모델
동영상 분석
개발 환경 설정하기
하드웨어 및 운영체제
소프트웨어 패키지 설치하기
요약

2장. 이미지 분류
텐서플로에서 MNIST 모델 훈련하기
MNIST 데이터셋
MNIST 데이터 로드하기
퍼셉트론 구축하기
다중 레이어 컨볼루션 신경망 구축하기
케라스에서 MNIST 모델 훈련시키기
데이터셋 준비하기
모델 구축하기
그 외 일반적으로 사용되는 이미지 테스트 데이터셋
CIFAR 데이터셋
패션-MNIST 데이터셋
ImageNet 데이터셋 및 대회
더 깊은 딥러닝 모델
AlexNet 모델
VGG-16 모델
구글 인셉션-V3 모델
마이크로소프트 ResNet-50 모델
SqueezeNet 모델
공간 변환 네트워크
DenseNet 모델
개와 고양이를 예측하는 모델 훈련시키기
데이터 준비하기
간단한 CNN으로 벤치마킹하기
데이터셋 확장하기
모델의 전이 학습 또는 미세 조정
딥러닝의 여러 레이어 파인 튜닝하기
실제 애플리케이션 개발하기
올바른 모델 선택하기
언더피팅 및 오버피팅 시나리오 해결하기
얼굴에서 성별과 나이 검출하기
의류 모델 미세 조정하기
브랜드 안정성
요약

3장. 이미지 검색
시각적 특징의 이해
딥러닝 모델 활성화의 시각화
임베딩 시각화
DeepDream
적대적인 사례
모델 추론
모델 내보내기
훈련된 모델 사용
콘텐츠 기반 이미지 검색
검색 파이프라인 구축
효율적 검색
ANNOY를 사용한 매칭 가속화
Raw 이미지 자동 인코더
자동 인코더를 사용한 노이즈 제거
요약

4장. 객체 검출
이미지에서의 객체 검출
데이터셋 탐색하기
ImageNet 데이터셋
파스칼 VOC 챌린지
COCO 객체 검출 챌린지
측정 항목을 사용해 데이터 집합 평가하기
알고리즘 로컬라이제이션하기
슬라이딩 윈도우를 사용해 객체 로컬라이제이션하기
로컬라이제이션을 회귀 문제로 생각해보기
객체 검출
R-CNN
Fast R-CNN
Faster R-CNN
싱글 샷 다중 박스 검출기
객체 검출 API
설치 및 설정
사전 훈련된 모델
객체 검출 모델 재훈련
자율주행용 보행자 검출 훈련
YOLO 객체 검출 알고리즘
요약

5장. 시맨틱 분할
픽셀 예측
의료 이미지 진단
위성 이미지를 사용해 지구를 살펴보기
로봇이 볼 수 있도록 허용하기
데이터셋
시맨틱 분할을 위한 알고리즘
완전 컨볼루션 네트워크
SegNet 아키텍처
확장 컨볼루션
DeepLab
RefiNet
PSPnet
대형 커널의 문제
DeepLab v3
울트라-신경 분할
위성 이미지 분할
분할을 위한 FCN 모델링
인스턴스 분할
요약

6장. 유사도 학습
유사도 학습을 위한 알고리즘
샴 네트워크
FaceNet
DeepNet 모델
DeepRank
시각적 추천 시스템
인간 얼굴 분석
얼굴 검출
얼굴 표식 및 속성(attribute)
캐글 키포인트 데이터셋
얼굴 인식
얼굴 클러스터링
요약

7장. 이미지 캡션 처리
문제 및 데이터셋 이해하기
이미지 캡션을 위한 자연어 처리 이해
벡터 형태로 단어 표현하기
단어를 벡터로 변환
임베딩 훈련
이미지 캡션 및 관련 문제에 대한 접근 방법
조건부 랜덤 필드를 사용해 이미지와 텍스트 연결하기
CNN 기능에서 RNN을 사용해 자막 생성
이미지 순위를 사용해 자막 만들기
이미지와 이미지에서 캡션 가져오기
밀집 캡션
캡션에 RNN 사용하기
다중 모달 측정 항목 공간 사용하기
캡션 작성 시 관심 네트워크 사용하기
언제 살펴봐야 할지 파악하기
관심 기반 이미지 캡션 방법 구현하기
요약

8장. 생성 모델
생성 모델의 애플리케이션
예술적 스타일 이전 방법
동영상의 다음 프레임 예측 방법
슈퍼 해상도 이미지
대화형 이미지 생성하기
이미지를 이미지로 변환하기
텍스트로 이미지 생성하기
불필요 제거
블렌딩
속성 변환하기
훈련 데이터 생성
새 애니메이션 캐릭터 만들기
사진으로부터 3D 모델 생성
신경 예술 스타일 전송
콘텐츠 손실
그램 매트릭스를 사용한 스타일 손실
스타일 전송
GAN
바닐라 GAN
조건부 GAN
적대적 손실
이미지 변환
InfoGAN
GAN의 단점
VDM
VDM 알고리즘
요약

9장. 동영상 분류
동영상의 이해 및 분류
동영상 분류 데이터셋 탐색
동영상을 프레임으로 분할하기
동영상 분류 접근법
동영상에 대한 이미지 기반 접근법 확장
사람의 포즈도 적용하기
동영상 분할
동영상 캡션
동영상 생성
요약

10장. 배포
모델 성능
모델 양자화
MobileNets
클라우드에서 배포하기
AWS
구글 클라우드 플랫폼
장치에 모델 배포하기
Jetson TX2
안드로이드
아이폰
요

출판사 서평

★ 이 책의 구성 ★

1장. ‘시작하기’에서는 딥러닝의 기초를 소개하며, 초보자는 어휘에 익숙해질 시간을 갖게 된다. 이후 장을 수행하는 데 필요한 소프트웨어 패키지 설치에 대한 내용도 다룬다 .
2장. ‘이미지 분류’에서는 이미지 전체에 레이블을 붙이는 이미지 분류 문제를 설명한다. 이미지 분류 기술에 대해 배우고 애완동물 분류에 대한 딥러닝 모델을 훈련할 수 있다. 또한 정확도를 높이고 다양한 고급 아키텍처에 대한 심도 있는 내용을 배우게 된다.
3장. ‘이미지 검색’에서는 심층 특징(deep feature)과 이미지 ... 더보기

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