YOLOv8은 빠른 속도와 높은 정확도를 자랑하는 최신의 객체 탐지 알고리즘입니다.

Joseph Redmone(워싱턴 대학교)등에 의해서 2016년 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection, CVPR(https://arxiv.org/abs/1506.02640) 라는 논문으로 YOLOv1이 발표되었습니다. 

이후 많은 개발자들과 기업들에 의해 YOLOv8까지 출시되었습니다.

YOLO는 빠른 속도로 객체를 감지할 수 있어 실시간 응용 프로그램에 적합합니다. 이미지를 한 번만 처리하면서 객체를 감지하고 분류합니다.

하나의 이미지에서 여러 객체를 동시에 감지할 수 있으며, 겹치는 객체에 대한 처리도 가능합니다. 단, 정확도와 속도 사이의 트레이드오프가 존재합니다.

이 특강에서는 YOLOv8의 동작 방법과 실시간 객체 탐지 기술의 발전 방향 그리고 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 사례들을 살펴볼 예정입니다.

객체 탐지 기술에 관심 있는 개발자, 연구자 및 학생이라면, 이번 기술 웨비나를 놓치지 말고 시청하세요 !
 

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<강사 소개>













이수안 조교수
세명대학교 IT엔지니어링대학 컴퓨터학부

데이터를 이용해 세상을 이롭게하자 라는 생각을 가진 데이터 과학자입니다. 새로운 연구와 기술에 흥미를 가지며, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터, 다차원 분석, 추천 시스템, 빅데이터 그리고 데이터 시각화에 관심이 많습니다.

머신러닝, 딥러닝, 데이터마이닝, 데이터웨어하우스, 데이터베이스 분야에서 15년간 연구하였고, 인메모리 데이터베이스와 실시간 스트림 데이터 처리 엔진, 빅데이터 플랫폼과 관련해 33년 이상의 개발 경력을 쌓았습니다

• 인공지능, 컴퓨터비전, 자연어처리, 음성처리, 빅데이터 분석 등 전공 강의
• 데이터지능연구실
• 산학 연구 수행
 

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