Chapter 01 시작하기
01 영상처리 ？ 컴퓨터 비전 ？ 인공지능 ？ 머신러닝 ？ 딥러닝
02 딥러닝 프레임워크 ？ OpenCV ？ DNN 모듈
01 딥러닝 프레임워크
02 OpenCV ？ DNN 모듈
03 소프트웨어 설치
Chapter 02 OpenCV 머신러닝
01 데이터 생성1
02 KNearest
03 Dtrees ？ Boost ？ Rtrees
04 NormalBayesClassifier
05 LogisticRegression
06 SVM Support Vector Machine
07 K-means
08 EM: Expectation-Maximization
09 ANN_MLP: Artificial Neural Networks_Multi-Layer Perceptron
01 ANN_MLP 모델 생성 및 설정
02 ANN_MLP 모델 훈련과 추론
Chapter 03 머신러닝: 데이터 분류 ？ 검출 ？ 인식
01 IRIS 분류
02 MNIST 분류
03 손 글씨 숫자 인식
04 물체검출 ？ 얼굴 인식
01 CascadeClassifier 분류기
02 얼굴 인식 Face Recognition
Chapter 04 딥러닝 프레임워크
01 TensorFlow 모델 훈련: PB ？ ONNX
02 PyTorch 모델 훈련: ONNX
Chapter 05 OpenCV DNN 모듈
01 DNN Deep Neural Networks 모듈
01 딥러닝 모델 가져오기
02 4차원 텐서 벡터 blob 생성
03 dnn_Net 객체 메서드
04 cv2.dnn_ClassificationModel(
02 DNN을 이용한 모델 분류
03 사전 훈련 모델 Pre-Trained Model
01 ONNX 모델
02 TensorFlow 사전 훈련 모델
03 Pytorch 사전 훈련 모델
Chapter 06 YOLO 물체검출
01 YOLO: You Only Look Once
02 YOLOv2 ？ YOLOv
