□프로젝트 내용
- 프로젝트 명 : Semantic Segmentation Zoo: 이미지 분할을 위한 다양한 모델들 / Flex: 확률론적 딥러닝을 위한 프레임워크
- 프로젝트 분야 : AI / AI, 빅데이터,분산시스템
- 프로젝트 저장소 :
· https://github.com/xxxnell/semantic-segmentation-zoo
· https://github.com/xxxnell/flex
- 활용 언어 : Python / Scala, Python
- 프로젝트 난이도 : 중 / 상
- 참가자 모집 유형 :
· 딥러닝 오픈소스(이미지 분할 분야)에 관심있으신 분
· 딥러닝을 위한 프레임워크,또는 Scala 및 함수형 프로그래밍을 사용한 프로젝트에 관심있으신 분
□ 프로젝트 개요
이 컨트리뷰톤에서는 두 개의 프로젝트를 다룹니다.
우선, Flex는 TensorFlow와 유사한 딥러닝을 위한 프레임 워크입니다.
단, TensorFlow가 C++과 Python에서 동작하는 것과 달리,Flex는 JVM(Java, Scala)에서 작성되고 실행됩니다.
더불어,TensorFlow Probability와 동일하게 확률을 다룰 수 있는 기능을 포함하고 있습니다.
한편, Flex에 직접 기여하는 것도 좋지만, 저수준의 프로젝트가 생소한 참가자들을 위해 Python만으로 작성된 응용 수준의 딥러닝프로젝트를 별도로 준비한 계획입니다.
이 두 번째 프로젝트는 이미 알려진 다양한 이미지 분할(semantic segmentation)을 위한 딥러닝 모델을 직접 구현하는 것입니다.
이미지 분할은 아래 그림과 같이 입력 이미지가 주어지면 픽셀 단위로 사물을 적절하게 분류해 분할하는 문제입니다.
이 프로젝트는 TensorFlow로 작성되어 있습니다.
□ 멘토 소개
- 성명 : 박남욱
프로젝트 가이드 등 상세 안내는 아래 첨부파일 pdf를 참고하세요!!!
참가신청서 작성시 참여하고자 하는 프로젝트명(Semantic Segmentation Zoo 또는 Flex)을 지원동기에 선택하여 작성하여 주시기 바랍니다.