컴퓨터 비전 고급: YOLOv8 객체 탐지(Object Detection) 및 실시간 영상 분석
강좌 소개
단순 분류를 넘어 이미지와 영상 속 여러 사물의 위치(Bounding Box)와 종류를 실시간으로 탐지하는 객체 탐지(Object Detection) 마스터 클래스입니다.
업계 최고 수준의 실시간 객체 탐지 프레임워크인 Ultralytics YOLOv8을 활용하여, Roboflow를 통한 커스텀 데이터셋 라벨링부터 GPU 학습, 세그멘테이션, 그리고 멀티 객체 추적(DeepSORT/ByteTrack)까지 산업 현장 수준의 컴퓨터 비전 시스템을 완성합니다.
이 강좌에서 배우는 것들
- 객체 탐지(Object Detection)의 IoU, mAP 평가 지표 완벽 이해
- YOLOv8 커스텀 데이터셋 라벨링 및 yaml 설정 파일 작성 역량
- 실시간 웹캠 및 CCTV 동영상 스트림 객체 탐지 및 FPS 최적화
- 객체 카운팅 및 추적(Tracking) 알고리즘 통합 파이프라인 완성
교육 과정 (Curriculum)
Section 1: 객체 탐지 이론과 YOLO 아키텍처
- 이미지 분류 vs 객체 탐지 vs 인스턴스 세그멘테이션
- YOLO(You Only Look Once) 패밀리의 발전사와 v8 구조 분석
- 바운딩 박스 회귀와 mAP(Mean Average Precision) 평가 지표
Section 2: 커스텀 데이터셋 수집 및 학습
- Roboflow를 활용한 이미지 라벨링 및 증강 데이터셋 구축
- YOLOv8 CLI 및 파이썬 API를 통한 커스텀 모델 훈련
- 하이퍼파라미터 튜닝과 과적합 방지 전략(Mosaic, Mixup)
Section 3: 실시간 영상 분석 및 객체 추적 프로젝트
- 동영상 프레임 처리와 OpenCV 연동 고속 추론
- ByteTrack 알고리즘을 활용한 다중 객체 실시간 ID 트래킹
- 스마트 팩토리 안전모/작업복 착용 실시간 검출 관제 시스템 구축
필수 조건
- 파이썬 중급 및 딥러닝/CNN 기본 지식
- NVIDIA GPU 환경 권장(Google Colab 실습 가능)
수강 대상
- 자율주행, 스마트 팩토리, 보안 관제 비전 시스템을 개발하려는 엔지니어
- YOLO 최신 버전을 활용해 실전 탐지 프로젝트를 구현하려는 연구원
- 실시간 영상 처리 알고리즘을 구축하려는 소프트웨어 개발자