{"product_id":"138181","title":"실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXPB8rmrOW87VDrTWIfOTyDhzMeVP.png?v=1765061010\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/150619242\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e딥러닝 영상처리의 핵심 이론과 컴퓨터비전·자율주행 프로젝트를 배우다!\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e『실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전』은 딥러닝 컴퓨터비전과 자율 주행의 전문가가 되고자 하는 대학생과 개발 입문자를 위한 학습 자료로, 딥러닝 영상처리의 핵심 이론과 관련 문제 해결에 적용 가능한 입문용 미니 프로젝트들을 다룬다.\u003cbr\u003e책은 총 3부로 구성돼 있다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e1부에서는 딥러닝 컴퓨터비전의 기초 이론부터 심층 신경망과 콘볼루션 신경망(CNN)의 기본 원리, 유명한 CNN 구조 소개와 함께 객체 인식을 위한 SSD와 YOLOv4~v11까지 폭넓게 다룬다.\u003cbr\u003e2부에서는 실제 문제를 해결하기 위한 프로젝트를 다양하게 제시한다.\u003cbr\u003e기초적인 이미지 분류 모델을 활용한 재활용품 분류, SSD 객체 인식 모델을 활용한 사물 인지 CCTV, YOLO 객체 인식 모델을 활용한 횡단보도 보행자 인식이 포함돼 있다.\u003cbr\u003e3부에서는 동일한 프로젝트를 엔비디아 젯슨 나노 환경에서 수행할 수 있는 방법을 제시한다.\u003cbr\u003e이를 통해 독자들은 임베디드 환경에서 딥러닝 컴퓨터비전 프로젝트를 구현하는 데 필요한 지식을 습득할 수 있다.\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e 책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cspan\u003e미리보기\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e[PART 0] 프롤로그\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e0.1 딥러닝 영상분석이란?\u003cbr\u003e0.2 인공지능 카메라로 무엇을 할 수 있을까?\u003cbr\u003e0.3 이 책의 실습 준비\u003cbr\u003e___구글 코랩에서 실습 준비\u003cbr\u003e___윈도우 프로젝트 환경 시작하기\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e[PART 1] 딥러닝 영상분석을 배워보자\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 1장: 딥러닝 영상분석 소개\u003cbr\u003e1.1 대표적인 딥러닝 영상분석 기법 3가지\u003cbr\u003e___이미지 분류\u003cbr\u003e___이미지 객체 인식\u003cbr\u003e___이미지 분할\u003cbr\u003e1.2 영상분석을 위한 딥러닝 이해하기\u003cbr\u003e___인공지능 역사 속의 딥러닝\u003cbr\u003e___심층 신경망의 이해\u003cbr\u003e1.3 딥러닝 모델의 기본 구조\u003cbr\u003e___딥러닝 훈련 과정과 추론\u003cbr\u003e___손실 함수와 가중치의 최적화\u003cbr\u003e___경사 하강법과 역전파\u003cbr\u003e___소프트맥스 함수\u003cbr\u003e1.4 ANN MNIST 파이토치 예제\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 2장: 딥러닝 영상분석의 시작, CNN\u003cbr\u003e2.1 왜 딥러닝 영상분석에서 CNN이 중요한가?\u003cbr\u003e___영상분석에서 입력 데이터의 특징\u003cbr\u003e___FC 레이어와 Conv 레이어\u003cbr\u003e2.2 CNN 이해하기\u003cbr\u003e___활성화 맵과 특징 맵의 차이\u003cbr\u003e___Conv와 Pooling 레이어의 역할\u003cbr\u003e2.3 딥러닝 학습 과정 준비\u003cbr\u003e___데이터세트 준비\u003cbr\u003e___활성화 함수\u003cbr\u003e___LeNet: CNN MNIST 파이토치 예제\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 3장: 딥러닝 영상분석을 위한 학습 과정\u003cbr\u003e3.1 가중치의 최적화 솔버들\u003cbr\u003e___SGD + 모멘텀\u003cbr\u003e___Adagrad\u003cbr\u003e___RMSProp\u003cbr\u003e___Adam\u003cbr\u003e3.2 딥러닝 결과를 향상시키는 방법\u003cbr\u003e___배치 정규화\u003cbr\u003e___데이터 증강과 전이학습\u003cbr\u003e3.3 인기 있는 CNN 네트워크 구조\u003cbr\u003e___AlexNet: 최초의 CNN 기반 이미지 분류 대회 우승\u003cbr\u003e___VGGNet: 단순하면서 성능이 좋은 네트워크\u003cbr\u003e___GoogLeNet: 구글이 만들고 모두가 사용하는 네트워크\u003cbr\u003e___ResNet: 가장 깊고 성능이 좋은 네트워크\u003cbr\u003e3.4 ResNet 파이토치 예제\u003cbr\u003e___파이토치 분류 모델 훈련\u003cbr\u003e___파이토치 분류 모델 추론\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 4장: 이미지 분할과 객체 인식\u003cbr\u003e4.1 이미지 분할\u003cbr\u003e___이미지 분할 개념\u003cbr\u003e___모델의 평가지표\u003cbr\u003e___FCN 이미지 분할\u003cbr\u003e4.2 이미지 객체 인식\u003cbr\u003e___이미지 객체 인식의 기본 개념\u003cbr\u003e___Faster R-CNN\u003cbr\u003e4.3 YOLO: 최초의 실시간 객체 인식 네트워크\u003cbr\u003e___YOLO: You Only Look Once\u003cbr\u003e___YOLOv2: 더 좋은, 더 빠른, 더 강력한\u003cbr\u003e___YOLOv3: 점진적 개선\u003cbr\u003e4.4 SSD: Faster R-CNN과 YOLO의 장점을 취합\u003cbr\u003e___SSD: Single Shot Multi Box Detector\u003cbr\u003e4.5 그 밖의 네트워크\u003cbr\u003e___Mask R-CNN: 이미지 객체 분할\u003cbr\u003e___MobileNet v2: 작지만 강력한 객체 인식\u003cbr\u003e___YOLOv4: 새로운 YOLO\u003cbr\u003e___YOLOv4-tiny: 소형 장치용 tiny 버전\u003cbr\u003e4.6 YOLOv4 실습\u003cbr\u003e___실습 준비\u003cbr\u003e___학습\u003cbr\u003e___심층 신경망 학습\u003cbr\u003e___코랩에서 이미지 추론 테스트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e[PART 2] 딥러닝을 활용한 영상분석 프로젝트\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 5장: 이미지 분류를 활용한 재활용품 분류\u003cbr\u003e5.1 재활용품 분리수거 프로젝트 개요\u003cbr\u003e5.2 데이터세트 클래스\u003cbr\u003e___파이토치 커스텀 데이터세트 클래스\u003cbr\u003e___이미지 분류를 위한 데이터세트 클래스\u003cbr\u003e5.3 심층 신경망 구현\u003cbr\u003e___모듈 임포트\u003cbr\u003e___MODEL의 핵심 구조\u003cbr\u003e___ __init__ 메서드 구현\u003cbr\u003e___forward 메서드 구현\u003cbr\u003e5.4 전이학습 심층 신경망 구현\u003cbr\u003e5.5 심층 신경망 학습 클래스\u003cbr\u003e___클래스의 구조\u003cbr\u003e___ __init__ 메서드 구현\u003cbr\u003e___prepare_network 메서드 구현\u003cbr\u003e___training_network 메서드 구현\u003cbr\u003e5.6 코랩에서 심층 신경망으로 학습\u003cbr\u003e___파이썬 클래스와 데이터세트 다운로드\u003cbr\u003e___학습\u003cbr\u003e___모델 다운로드\u003cbr\u003e5.7 코랩에서 이미지 추론 테스트\u003cbr\u003e5.8 윈도우 환경에서 추론 실습\u003cbr\u003e___재활용품 분류 추론 코드\u003cbr\u003e___재활용품 분류 추론 실행\u003cbr\u003e5.9 요약\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 6장: SSD 사물인지 CCTV\u003cbr\u003e6.1 프로젝트 목표와 사용자 시나리오\u003cbr\u003e6.2 실습 준비\u003cbr\u003e___구글 드라이브 구성 및 소스 코드 다운로드\u003cbr\u003e___오픈 이미지 데이터세트 다운로드\u003cbr\u003e___데이터세트 클래스(OpenImagesDataset)\u003cbr\u003e6.3 네트워크 학습\u003cbr\u003e___SSD MobileNet v1 심층 신경망\u003cbr\u003e___SSD MobileNet v1 학습 클래스\u003cbr\u003e___SSD MobileNet v1 학습하기\u003cbr\u003e___코랩에서 추론 테스트\u003cbr\u003e6.4 윈도우 환경에서 프로젝트 추론 실습\u003cbr\u003e___SSD 사물 인지 CCTV 추론(동영상 및 카메라 영상 추론) 코드 설명\u003cbr\u003e___SSD 사물 인지 CCTV 추론 응용(객체 감지 로깅) 코드 설명\u003cbr\u003e___SSD 사물 인지 CCTV 추론 실행\u003cbr\u003e6.5 요약\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 7장: YOLO를 활용한 횡단보도 보행자 보호 시스템\u003cbr\u003e7.1 프로젝트 목표와 사용자 시나리오\u003cbr\u003e7.2 YOLOv5 실습 준비\u003cbr\u003e___데이터세트 준비\u003cbr\u003e___YOLOv5 훈련\u003cbr\u003e7.3 윈도우에서 YOLOv5 추론 실습\u003cbr\u003e___윈도우에서 YOLOv5 추론 준비\u003cbr\u003e___YOLOv5 추론 테스트\u003cbr\u003e7.4 YOLOv7 실습 준비\u003cbr\u003e___YOLOv7 설명\u003cbr\u003e___데이터세트 준비\u003cbr\u003e___YOLOv7 훈련\u003cbr\u003e7.5 윈도우에서 YOLOv7 추론 실습\u003cbr\u003e___윈도우에서 YOLOv7 추론 준비\u003cbr\u003e___YOLOv7 추론 테스트\u003cbr\u003e7.6 요약\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e[PART 3] 젯슨 나노와 젯봇 활용\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 8장: 젯슨 나노 추론 프로젝트\u003cbr\u003e8.1 젯슨 나노 시작하기\u003cbr\u003e___젯슨 나노 명세\u003cbr\u003e___젯슨 나노 부팅하기\u003cbr\u003e___기본 깃허브 소스 확인\u003cbr\u003e___젯슨 나노의 카메라 테스트\u003cbr\u003e___젯슨 나노 딥러닝 기본 세팅 확인\u003cbr\u003e___AI 가속화 엔진\u003cbr\u003e8.2 젯슨 나노에서 재활용품 분류 추론\u003cbr\u003e___재활용품 분류 추론 준비\u003cbr\u003e___재활용품 분류 추론 실행\u003cbr\u003e8.3 SSD 사물 인지 CCTV 젯슨 나노 추론\u003cbr\u003e___정지 사진의 SSD 추론 테스트\u003cbr\u003e___동영상 및 카메라 영상 추론 코드\u003cbr\u003e___SSD 사물 인지 CCTV 추론 응용(객체 감지 로깅) 코드 설명\u003cbr\u003e___SSD 사물 인지 CCTV 추론 실행\u003cbr\u003e___SSD 사물 인지 CCTV 추론 응용(객체 감지 로깅) 실행\u003cbr\u003e8.4 YOLOv4 현장 촬영 블랙박스 젯슨 나노 추론\u003cbr\u003e___추론 준비\u003cbr\u003e___다크넷 블랙박스 추론 코드\u003cbr\u003e8.5 YOLOv5 횡단보도 보행자 보호 시스템 젯슨 나노 추론\u003cbr\u003e___젯슨 나노에서 추론 준비\u003cbr\u003e___TensorRT 최적화\u003cbr\u003e___TensorRT를 활용한 추론\u003cbr\u003e8.6 요약\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 9장: 세 가지 AI 모바일 로봇 프로젝트\u003cbr\u003e9.1 AI 모바일 로봇 프로젝트 준비\u003cbr\u003e___AI 모바일 로봇 준비\u003cbr\u003e___AI 모바일 로봇 기본 환경\u003cbr\u003e___AI 모바일 로봇 기본 테스트\u003cbr\u003e___전원 모드 설정\u003cbr\u003e9.2 충돌 회피를 위한 자동 긴급 제동\u003cbr\u003e___충돌 회피를 위한 상황 데이터 수집\u003cbr\u003e___AlexNet 네트워크로 훈련\u003cbr\u003e___충돌 회피를 위한 자동 긴급 제동 코드\u003cbr\u003e___AI-모바일 로봇 자동 긴급 제동 테스트\u003cbr\u003e9.3 팔로잉봇\u003cbr\u003e___추론 가속화 엔진 라이브러리\u003cbr\u003e___추론 가속화 사물 인식 모델 예제 코드\u003cbr\u003e___팔로잉봇 테스트 코드\u003cbr\u003e___미리 훈련된 모델로 팔로잉봇 테스트\u003cbr\u003e___CCTV용 SSD 모델로 팔로잉봇 테스트\u003cbr\u003e9.4 차선 인지 자율주행\u003cbr\u003e___차선 데이터 수집(간이 테스트)\u003cbr\u003e___ResNet-18 네트워크로 회귀 모델 훈련\u003cbr\u003e___차선 인식 자율주행 테스트 (간이 테스트)\u003cbr\u003e___차선 인식 자율주행 테스트 실행\u003cbr\u003e___차선 데이터 수집과 훈련 (트랙 테스트)\u003cbr\u003e___차선 인식 자율주행 테스트(트랙 테스트)\u003cbr\u003e9.5 요약 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e상세 이미지\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate5498\/MidCate3\/549724279.jpg\" border=\"0\" alt=\"상세 이미지 1\"\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e출판사 리뷰\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e★ 이 책에서 다루는 내용 ★\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e◎ 딥러닝 영상처리의 핵심 이론\u003cbr\u003e◎ 유명한 CNN 구조와 객체 인식을 위한 SSD, YOLOv4~v11\u003cbr\u003e◎ 이미지 분류, 객체 인식 실습\u003cbr\u003e◎ 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 컴퓨터비전 프로젝트\u003cbr\u003e◎ 모바일 로봇(JetBot) 자율주행 프로젝트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e★ 이 책의 실습에 도움을 주는 유튜브 채널 ★\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003ehttps:\/\/www.youtube.com\/@r-ssaem \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eGOODS SPECIFICS\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e발행일 : \u003c\/strong\u003e2025년 08월 19일\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e쪽수, 무게, 크기 : \u003c\/strong\u003e512쪽 | 175*235*21mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : \u003c\/strong\u003e9791158396312\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/center\u003e\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893213364266,"sku":"138181","price":44.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/c0ec0070b89f51dd20843fe85c62f827.jpg?v=1765392048","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/ko\/products\/138181","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}