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Computer Vision

[Revised Edition] A Complete Guide to Deep Learning Computer Vision

This course will help you become a deep learning-based computer vision expert who is needed in the field by providing a deep theoretical explanation of object detection and segmentation and practical examples that can be used immediately in the field.

(4.9) 147 reviews

3,784 students

Machine Learning(ML)
Tensorflow
Python
Deep Learning(DL)
Keras

This course is prepared for Intermediate Learners.

What you will learn!

  • Understanding Object Detection and Segmentation Based on Deep Learning

  • In-depth theoretical learning on RCNN series, SSD, YOLO, RetinaNet, EfficientDet, Mask RCNN

  • Learn how to use representative implementation packages for object detection and segmentation such as MMDetection, Ultralytics Yolo, and AutoML EfficientDet.

  • Perform image/video object detection/segmentation using OpenCV and Tensorflow Hub

  • Learn various difficult practical examples to be able to directly apply Object Detection/Segmentation in practice

  • Acquire various background knowledge that constitutes Object Detection/Segmentation

  • Train a Custom Dataset and Build Your Own Model Using a Variety of Implementation Packages

  • Experience the advantages and disadvantages of various Object Detection/Segmentation models through practical examples

  • Handling major data sets such as Pascal VOC and MS-COCO and converting them to TFRecord

  • Apply Annotation to a Dataset and Create Your Own Training Data Using the CVAT Tool

Lower the hurdles, go deeper at your core!
Become a Deep Learning CNN expert.

Meet the latest revised edition
Deep Learning Computer Vision Training.

Average rating 4.9★ Chosen by 1,300+ students,
Inflearn Bestseller Complete Renewal in 2021!

Hello, this is Kwon Chul-min.
Thanks to the support of many people, we have now released a revised edition of 'Deep Learning Computer Vision Complete Guide' .
About 90% of the videos in the existing lectures have been newly created, and we will introduce improved and additional content.

Based on the feedback you have sent to the lectures, we have created a revised edition focusing on the following points.

  1. A more detailed theoretical explanation of the topics that students have frequently asked questions about
  2. Hands-on training based on the latest/highest performing Object Detection/Segmentation package
  3. Reflecting the latest trends in Object Detection/Segmentation
  4. Writing more flexible, diverse, and scalable hands-on code + more detailed explanations
  5. Various other additional classes

The revised lecture is definitely better and more detailed than the first lecture. It will guide you into the latest deep learning-based Object Detection and Segmentation areas.

Lecture Introduction 📝

The center of deep learning computer vision technology is rapidly shifting to Object Detection and Segmentation .

▲Intelligent image information recognition ▲AI vision inspection smart factory ▲Automatic medical image diagnosis ▲Robotics ▲Autonomous vehicles, etc. Deep learning-based Object Detection and Segmentation technologies are spreading in many fields. Accordingly, leading domestic and international AI companies are also sparing no investment in this field and seeking to secure development personnel.

Object detection, segmentation Two trends finally met, Object Detection & Segmentation

In recent years, the field of Object Detection and Segmentation has been developing rapidly, and the demand for talents with relevant practical skills is increasing. However, as it is a cutting-edge field that applies deep learning, there is a lack of books, materials, and lectures for learning, making it difficult to train appropriate personnel.

As a deep learning computer vision expert
We will guide you so that you can be reborn.

권 철민, 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

This course consists of in-depth theoretical explanations of Object Detection and Segmentation and many practical examples that can be used immediately in the field , and will help you become a deep learning-based computer vision expert needed in the field.

Starting with an easy explanation of the concept
Even to in-depth theory.

We will clearly explain everything from easy concepts to in-depth theories about the vast field of Object Detection/Segmentation, including RCNN series, SSD, YOLO, RetinaNet, EfficientDet, and Mask RCCN.

Object detection, segmentation You can thoroughly learn the concepts with detailed lecture notes.

Through practical examples
Maximize your deep learning practical capabilities.

There is no better way to improve your practical skills than by coding and implementing things yourself.
This course consists of many practical examples that will help you maximize your practical implementation skills in Object Detection and Segmentation.

The body remembers! ©SLAM DUNK

To these people
I recommend it.

How does deep learning CNN work?
Can it be applied in practice?
Anyone who was worried

Deep learning based
Computer Vision Solutions
For those who want to develop

Deep learning image classification capabilities
Up to date with the latest CV technology
Those who want to expand

Going to graduate school for artificial intelligence,
Deep Learning-Based CV Field
Job seekers/career changers

Please check your player knowledge.

  • Experience with Python programming and basic understanding of deep learning CNNs are required.
  • Also, some experience with TF.Keras or Pytorch would be a plus.

Hard to see anywhere
The latest CV technologies all in one place.

Very good performance
State-of-the-art Object Detection/Segmentation implementation
Practice using packages

MMDetection, Ultralytics Yolo, AutoML EfficientDet, etc.
Inference Practice Using General-Purpose OpenCV DNN and Tensorflow Hub

For various images and videos
Object Detection/Segmentation Practice

Various cases where computer vision technology is actually used

With multiple custom data sets
Model Training Practice

Various custom data sets

As a deep learning computer vision expert, you should be able to train models with multiple custom data sets to produce your own Object Detection/Segmentation model. You should also be able to improve and evaluate the performance of this model.

This course will teach you the ability to train custom data sets and create optimal inference models using various implementation packages.

With a self-created training data set
Custom Model Training / Inference Practice

Practice with your own training data set

Using the annotation tool CVAT, we will create a training dataset that applies bounding box annotations to general images, and practice Custom Model Training and Inference using the dataset created in this way.

Practice Environment 🧰

All practical code used in the lecture was written based on the Google Colab environment.

코랩, 캐글 Google Colab, Kaggle logo

We will conduct hands-on training based on GPU, and if Colab's free GPU allocation is not sufficient, we also recommend using Colab Pro. (※ Colab Pro costs about $10 per month.)

If you do not have enough Colab GPU free kernel resources, you can use the Kaggle kernel. We also provide separate practice codes made for Kaggle. You can hear more detailed information about the practice environment by referring to the Section 0 - [Setting up the practice environment] class.

Please check before taking the class!

  • If you do not use GPU kernels such as Colab or Kaggle, you may have difficulty following the examples. We ask for your understanding in advance.

Practice Code and Lecture Materials 👨‍💻

The practice code can be downloaded from https://github.com/chulminkw/DLCV_New . Reviewing the practice code in advance will help you get a sense of the level of programming required to understand the practice.

객체검출, 세그먼테이션 Provides 320 pages of lecture PDF textbook

The textbook used in the lecture (320 pages) can be downloaded from Lecture Section 0: Lecture Textbook .

To learn the theory
There is no better way than practice.

Don't wait until you fully understand the theory of deep learning. There is no better way to learn the theory than through practice.

Once we start coding, our brains follow to understand the material. Let's implement the various practical examples presented in the lecture with me. If you listen to the lecture and implement it yourself by pressing the keyboard, the parts that felt like clouds in the sky will gradually become real.

To become an expert, sometimes (I think most of the time) you have to run before you can walk. This course will be your best companion to help you develop your career and capabilities in the field of deep learning-based computer vision.

thank you

― What Tony Stark said to Jarvis during the Iron Man suit test in <Iron Man 1>

“Sometimes you have to run before you can walk.”

People I met at Inflearn 👨‍💻

Read the interview with Kwon Chul-min | Go to

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Who is this course right for?

  • For anyone interested in deep learning

  • Someone who has studied Object Detection and Segmentation based on Deep Learning

  • If you have been wondering how deep learning CNN can be applied in practice

  • If you want to expand your capabilities beyond Deep Learning CNN Image Classification into the field of Object Detection/Segmentation

  • Those who want to develop deep learning-based solutions in the field of computer vision

  • Anyone who wants to challenge the Object Detection/Segmentation Challenge in a Competition such as Kaggle

  • Those preparing for AI graduate school

  • Those who are preparing to switch to the field of deep learning-based computer vision

Need to know before starting?

  • Python programming experience

  • Basic understanding of deep learning CNN

  • (Optional) A shallow experience with TF.Keras or Pytorch

Hello
This is dooleyz3525

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(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

Curriculum

All

169 lectures ∙ (38hr 5min)

Course Materials:

Lecture resources
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Reviews

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147 reviews

4.9

147 reviews

  • 율언니

    Reviews 6

    ∙

    Average Rating 5.0

    5

    7% enrolled

    극강입니다. 좋은 실습 예제들 큰 도움이 되었습니다 ^^

    • JH S

      Reviews 2

      ∙

      Average Rating 3.0

      5

      52% enrolled

      진짜 말도안되게 좋습니다.. 옆동네 코코 pytorch 들으면서 인프런한테 화가 미친듯이 났는데. 이 강좌듣고 행복을 찾았어요 정말정말 감사합니다

      • 한병식

        Reviews 15

        ∙

        Average Rating 4.6

        5

        31% enrolled

        권철민 강사님 강의는 언제나 최고입니다. 감사합니다.

        • 노승희

          Reviews 9

          ∙

          Average Rating 4.8

          5

          72% enrolled

          최고입니다. . 이런 강의를 이 가격에 들을 수 있다는거 자체가 행운인거 같습니다. . 100번 강추 합니다

          • webmaster

            Reviews 2

            ∙

            Average Rating 5.0

            5

            38% enrolled

            실무에서도 바로 적용해 볼 수 있는 훌륭한 강의 입니다. 강사님께서 시간이 허락하신다면 RNN 기반의 음성, 텍스트 등의 데이터를 다루는 강의가 개설되었으면 하는 바램입니다.

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            Intermediate / Kafka, 데이터 엔지니어링

            4.9

            (76)

            1,600+
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            카프카(Kafka)의 핵심부터 내부 메커니즘에 대한 심화 수준의 내용까지, 상세한 이론 설명과 핸즈온 실습 & 실전 카프카 애플리케이션 개발 실습을 통해 카프카를 시작하는 사람도 단숨에 전문가 레벨로 도달할 수 있도록 강의를 구성했습니다.

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            Basic / Python, 머신러닝, 통계

            4.9

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            8,000+
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            이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

            Basic

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            딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전

            권 철민

            $110,000.00

            Basic / 딥러닝, PyTorch, CNN, Kaggle, 컴퓨터 비전

            5.0

            (9)

            300+
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            딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

            Basic

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            딥러닝, PyTorch, CNN

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            FastAPI 완벽 가이드

            권 철민

            $77,000.00

            Intermediate / Python, FastAPI, SQL, SQLAlchemy

            4.8

            (25)

            500+
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            본 강의는 FastAPI의 핵심 기능과 함께, 웹서비스 개발의 전 과정을 익힐 수 있도록 구성 하였습니다. 본 강의를 통해 여러분을 현장에서 필요로 하는 FastAPI 전문 개발자로 발돋움 시켜 드릴 것입니다.

            Intermediate

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            Python, FastAPI, SQL

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            오라클 성능 분석과 인스턴스 튜닝 핵심 가이드

            권 철민

            $77,000.00

            Intermediate / Oracle, DBMS/RDBMS

            4.8

            (100)

            1,200+
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            오라클 DB 아키텍처의 내부 메커니즘을 이해하고 성능 튜닝과 성능 분석 전문가로 성장할 수 있는 핵심 가이드를 제공합니다.

            Intermediate

            Intermediate

            Oracle, DBMS/RDBMS

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            카프카 완벽 가이드 - 커넥트(Connect) 편

            권 철민

            $99,000.00

            Intermediate / Kafka, 데이터 엔지니어링

            4.9

            (23)

            600+
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            카프카 커넥트(Kafka Connect)에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 상세한 실습을 통해 여러분을 현장에서 필요로 하는 카프카 커넥트 기반의 데이터 연동 및 데이터 파이프라인 구축 전문가로 성장시켜 드릴 것입니다.

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            Kafka, 데이터 엔지니어링

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            카프카 완벽 가이드 - ksqlDB

            권 철민

            $99,000.00

            Intermediate / Kafka, ksqlDB, 데이터 엔지니어링

            4.8

            (16)

            300+
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            본 강의는 ksqlDB의 활용과 핵심 메커니즘을 다양한 실습을 통해 익힐 수 있게 구성되어 있습니다. 강의를 마치고 나면 여러분은 Kafka(카프카) 기반의 실시간 Streaming 데이터 분석 시스템을 쉽고 빠르게 구축하실 수 있게 됩니다.

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            Kafka, ksqlDB, 데이터 엔지니어링

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            데이터 분석 SQL Fundamentals

            권 철민

            $55,000.00

            Basic / SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

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            2,400+
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            SQL의 핵심 요소에 대한 상세한 강의와 실습을 통해, 여러분이 SQL 분석 전문가로 성장할 수 있도록 흔들리지 않는 뼈대를 만들어 드리겠습니다.

            Basic

            Basic

            SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

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            다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석

            권 철민

            $88,000.00

            Intermediate / SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS, 퍼포먼스 마케팅, 데이터 엔지니어링

            5.0

            (41)

            1,500+
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            다양한 실전 데이터 분석 사례를 SQL을 통해 구현해 나가면서 데이터 분석 능력과 SQL 활용 능력을 동시에 향상 시킬 수 있습니다.

            Intermediate

            Intermediate

            SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

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            스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1

            권 철민

            $99,000.00

            Intermediate / Apache Spark, 머신러닝, 빅데이터, 데이터 엔지니어링

            4.9

            (25)

            900+
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            스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

            Intermediate

            Intermediate

            Apache Spark, 머신러닝, 빅데이터

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            딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

            권 철민

            $110,000.00

            Basic / 딥러닝, CNN, Tensorflow, Keras, Kaggle, 머신러닝

            5.0

            (116)

            2,000+
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            딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

            Basic

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            딥러닝, CNN, Tensorflow

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            캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기

            권 철민

            $66,000.00

            Intermediate / 머신러닝, Kaggle

            4.9

            (71)

            1,400+
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            본 강의는 Kaggle의 Home Credit Default Risk 경연대회 머신 러닝 모델을 구현을 통해, 여러분을 실전적인 머신 러닝 구축 전문가로 한단계 실력을 업그레이드 할 수 있도록 만들어진 강의 입니다.

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            머신러닝, Kaggle

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            Basic

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            이상희강사

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            30%

            $98,560.00

            Beginner / 머신러닝, Azure, NLP, 인공지능(AI), 생성형AI

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            Microsoft AI-900 자격을 동시에 대비 할 수 있는 특강이며 2025년 5월기준의 출제 범위를 반영한 최신 콘텐트로서 AI 개요, 머신러닝 기초, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 문서 인텔리전스, 지식 마이닝, 그리고 생성형 AI를 포함한 이론과 실습이 겸비된 형태로 제공합니다

            Beginner

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            머신러닝, Azure, NLP

            [AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorchCourse Thumbnail

            [AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorch

            화이트박스

            $55,000.00

            Intermediate / 딥러닝, 생성형AI, PyTorch, 컴퓨터 비전, Python

            5.0

            (20)

            300+
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            AI를 연구하거나 이를 활용하여 프로젝트를 진행할 때 기본적인 논문 구현은 필수 입니다. 이 강의를 통해 실제 논문을 한편 구현해보며 실무 역량을 업그레이드 해봅시다!

            Intermediate

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            딥러닝, 생성형AI, PyTorch

            [텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트Course Thumbnail

            [텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

            노마드크리에이터

            $33,000.00

            Intermediate / Tensorflow, 머신러닝, Keras, 컴퓨터 비전

            4.1

            (25)

            300+
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            보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

            Intermediate

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            Tensorflow, 머신러닝, Keras

            [모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트Course Thumbnail

            [모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트

            노마드크리에이터

            $99,000.00

            Intermediate / IONIC, 머신러닝, 딥러닝, OpenCV, 컴퓨터 비전

            4.0

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            100+
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            AI 인공지능, 모바일이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 모바일에서 어떻게 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 모바일 Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

            Intermediate

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            IONIC, 머신러닝, 딥러닝

            진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.Course Thumbnail

            진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.

            데이비드최

            $110,000.00

            35%

            $71,500.00

            Basic / Python, 인공지능(AI), openai, openAI API, 컴퓨터 비전

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            현업에서 진짜 쓰이는 OCR 기술, 제대로 배워보고 싶다면 이 강의 하나로 끝! 비정형 문서와 복잡한 레이아웃에서도 98% 이상의 정확도를 목표로, 최신 SOTA 모델과 실전 노하우를 바탕으로 기업 수준의 OCR 프로젝트를 함께 만들어갑니다.

            Basic

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            Python, 인공지능(AI), openai

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            코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트편

            주식회사한시경

            $55,000.00

            Intermediate / 딥러닝, 인공지능(AI)

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            코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 이해합니다.

            Intermediate

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            딥러닝, 인공지능(AI)

            [AI 기초] AI Research Engineer를 위한 CNN 이해하기Course Thumbnail

            [AI 기초] AI Research Engineer를 위한 CNN 이해하기

            화이트박스

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            Beginner / 컴퓨터 비전, Python, PyTorch, CNN

            4.8

            (20)

            500+

            CNN을 공부 했는데도 잘 모르시겠다구요? CNN의 기본 동작 원리를 핵심 부분만 간결하게 알려 드리겠습니다.

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            컴퓨터 비전, Python, PyTorch

            학부생 때 논문 2편 작성한 대학원생이 알려주는 인공지능 입문 공부법Course Thumbnail

            학부생 때 논문 2편 작성한 대학원생이 알려주는 인공지능 입문 공부법

            에폭

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            Beginner / 인공지능(AI), 선형대수학, 확률과 통계, Python

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            100+
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            인공지능을 공부하는 학부생들이 참고하실 수 있는 인공지능 입문 공부 방법을 소개합니다.

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            인공지능(AI), 선형대수학, 확률과 통계

            $93.50