📚 Segmentation 스터디

• 스터디 소개 및 목표
• 진행 계획
• 스터디 기간
• 스터디 커리큘럼

스터디 소개 및 목표

• Image Segmentation을 기초 실력 다지기 및 적용하는 스터디입니다.

스터디 진행 계획

스터디는 Segmentation 기초 다지기는 진행됩니다.

📌 Segmentation 기초 다지기

• 주 1회 진행
• 진행방식
  • Segmentation 기초 지식 다지기 : 스터디원들이 딥러닝을 활용한 Segmentation을 활용 및 구현하기 전에 간단히 Segmentation이 뭔지, 혹은 전통적인 방법이 뭐가 있는지 파악.
  • Segmentation 논문 살펴보기 : 스터디원들이 Segmentation을 위해 발표된 논문들을 읽고 초등학생도 이해시킬 수 있도록 정리.
  • Segmentation 구현해보기 : 스터디원들이 위에서 정리된 논문을 기반으로 이 논문에서 발표한 모델 구현 및 coco dataset을 활용한 학습 진행.

📌 스터디 규칙

• 당일 참석이 불가능 한 스터디원은 미리 사전에 알려주셔야 합니다.
• 미참석자도 과제는 꼭 깃허브에 올려주셔야 합니다.

스터디

📅 시작일: 2024년 3월 4주차

📅 주 1회 진행

📅 매주 화요일 저녁 10시(탄력적인 조정 가능)

스터디 커리큘럼

1주차: OT

• 스터디 진행

  • 스터디 진행 방향 회의 및 결정

• 과제 공지

  • Segmentation 기초 다지기
    • Segmentation의 종류, 활용 분야 및 중요성 이해.
      • 전통적인 Image Segmentation 방법론 학습
        • Thresholding, Edge Detection, Region Growing, Graph-based Segmentation, Level Set 기법.

2주차: Semantic_Segmentation 1

• 스터디 진행

  • 각자 조사한 Tradition Segmentation 발표.

• 과제 공지

  • Semantic Segmentation을 위한 FCN 논문 읽기 및 구현.
  • 논문 설명과 구현은 따로 진행.
  • 실제 학습으로는 coco dataset 사용.
    • coco dataset 양식 및 학습을 위한 방법 파악 요구됨.

3주차: Semantic_Segmentation 2

• 스터디 진행

  • 각자 조사한 U-Net 발표.
    

• ** 과제 공지 **

  • Semantic Segmentation을 위한 U-net 구현.