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- YOLO의 구조 이해하기, YOLO의 앵커 박스(Anchor Boxes)와 그 역할
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- YOLO를 통한 멀티태스킹 모델 구축, 객체 위치 추정과 세부 분류 작업을 결합하여 실용적인 애플리케이션 만들기
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- YOLO 모델의 성능 최적화, 텐서RT(TensorRT)를 활용한 YOLO 모델의 추론 속도 향상
- YOLO의 개념과 역사, YOLO 모델의 특징과 한계
- YOLO의 개념과 역사, YOLO 모델 개요 무엇인지, 어떻게 동작하는지 설명
- YOLO와 클라우드 서비스 연동, 서버리스 환경에서 YOLO 활용 (AWS Lambda 등)
- YOLO의 다양한 버전 이해하기, YOLOv7, YOLOv8과 같은 최신 버전의 성능 개선 사항
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- YOLO 모델의 파라미터 튜닝, NMS 임계값 최적화와 성능 향상 방법
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- YOLO 모델의 다양한 응용, 드론과 같은 이동체에서의 실시간 객체 추적
- YOLO 모델의 다양한 응용, 얼굴 검출, 차량 번호판 인식 등의 특정 객체 검출 사례
- YOLO의 다양한 버전 이해하기, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5의 차이점 및 선택 기준
- YOLO와 클라우드 서비스 연동, YOLO를 클라우드 환경 (AWS, GCP, Azure)에서 실행하기
- YOLO 모델을 이용한 객체 추적과 다중 객체 검출, 딥 소트(Deep SORT)와의 결합을 통한 다중 객체 추적 시스템 구축
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- YOLO의 구조 이해하기, 클래스 예측, 경계 상자 회귀 및 신뢰도(confidence) 이해
- YOLO 모델의 파라미터 튜닝, 신뢰도와 IOU (Intersection over Union) 임계값 조정
- YOLO 모델의 전이 학습(Transfer Learning), Data Augmentation 기법을 활용한 성능 향상
- YOLO 모델을 이용한 객체 추적과 다중 객체 검출, 객체 검출과 객체 추적의 차이점 이해하기
- YOLO 모델의 성능 최적화, 하드웨어 가속 (GPU, TPU)과 YOLO 모델의 성능 비교
- YOLO를 이용한 실시간 객체 검출 애플리케이션 구축, 웹캠 또는 CCTV와 연동한 실시간 모니터링 시스템 구축
- YOLO 모델의 성능 최적화, 모델 경량화 및 최적화 기법 (Pruning, Quantization)
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