딥러닝 모델의 성능 향상을 위해서 data augmentation은 반드시 사용되는 기술 중 하나입니다. 간단한 자르기(crop), 색 변형(color jittering), 흑백사진 변환(gray scale) 등의 기법 등이 대중적으로 사용되는데, 최근에는 Cutmix, MixUp, RandAugment등 심화된 data augmentation 기법들이 등장하여 모델의 성능 향상에 많은 도움을 주고 있습니다. 해당 심화 augmentation 기법들에 대해 시각적 설명과 사용 방법을 소개합니다.
💁 세미나 안내
- 날짜 : 2022년 10월 25일 화요일
- 시간 : AM 11:00 ~ AM 11:50
- 장소 : 온라인
- 접속링크 : 실시간 라이브
🧑🏫 세미나 내용
- 연계 케라스 예제 : CutMix, MixUp, and RandAugment image augmentation with KerasCV
- 1차시: 기본적인 augmentation 효과의 시각적 설명
- 2차시: 심화 augmentation 기법의 개념과 구현 방법
🧑🚀 연사 소개
- 연사: 김종석 (KAIST 전기 및 전자공학부 석박통합과정)
- CLOVA AI RUSH등 다수 인공지능 경진대회 수상
- NeurIPS 2022 논문 게재
✍ 세미나 신청하기
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✨ 주최/주관
- 주최 : 대덕특구 SPACE-S
- 주관 : 케라스 코리아 페이스북 그룹 운영진
- 운영 : 따뜻한 메이커 연구소, 인공지능팩토리
🗓 DLD 2022 전체 프로그램 소개
본 세미나는 DLD 2022 프로그램 중 하나입니다. 아래 링크에서 전체 프로그램인 케라스 실용 예제 및 개발 가이드를 확인해주세요.
[DLD 2022] 케라스 실용 예제 및 개발 가이드 컨퍼런스
🖼 썸네일 프롬프트 소개
본 태스크의 썸네일은 케라스 마스코트인 유니콘과 우주인 조합으로 스테이블 디퓨전 모델을 통해 만들어졌습니다. 이때 사용된 프롬프트는 아래와 같습니다.
a illustration of an astronaut riding a unicorn horse which has white horns, red hair and red tail by michael whelan and tomer hanuka, karol bak, full of details, by makoto shinkai and thomas kinkade, matte painting, trending on artstation and unreal engine