패스트캠퍼스 환급챌린지 15일차 : Computer Vision Signature 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

공부 시작 시각 / 공부 종료 시각

 

 수강 인증 사진

학습 인증샷 (필기)

챌린지 대상 강의 완강률 

15일차, 강의 후기

 

 

각 챕터별 느낀 점
Ch04-01. Multi-modal Zero-Shot Object Detection 소개
처음에 Zero-shot이 뭔지 몰라서 당황했다. 또 어려운 용어인가 싶었는데 그냥 못 본 것도 찾아준다는 뜻이었음. 기존엔 개, 고양이, 자동차 같은 정해진 것만 찾았는데 이제 "빨간 모자 쓴 사람"도 찾을 수 있다니 신기하긴 했다. 근데 진짜 성능이 좋을지는 의문이다.

Ch04-02. DETR 및 DINO 리뷰
복습 파트라서 지루할 줄 알았는데 생각보다 괜찮았다. DETR을 완전히 이해하지 못했었는데 다시 정리해주니까 좋았음. 다만 그냥 설명만 들으니까 실제로 어떻게 생겼는지 잘 안 와닿았다. 코드나 시각적 자료가 더 있었으면 좋았을 텐데.

Ch04-03. GroundingDINO 소개
메인 내용이라 그런지 집중해서 들었다. 자연어로 명령하면 그걸 이해해서 찾아준다는 게 신기했음. 내가 만들고 싶은 앱에 바로 써먹을 수 있을 것 같았다. 근데 실제 데모나 코드를 보여줬으면 더 좋았을 것 같다.

개인적으로 든 생각들
기술 발전 속도가 정말 빠르다는 걸 느꼈다. 몇 년 전만 해도 이런 거 상상도 못했는데 지금은 현실이 되었으니까. 계속 새로운 모델 나오니까 따라가기 힘들긴 하지만 그래도 재밌긴 하다. 당장 회사 프로젝트에 써먹을 수 있을 것 같아서 설렘도 있고.

어려웠던 부분
멀티모달 개념이 처음엔 이해가 안 됐다. 왜 굳이 텍스트랑 이미지를 섞어야 하나 싶었는데 설명 들으니 이해가 됐음. 모델 구조는 여전히 내부 작동 원리를 완전히 이해하지 못한 느낌이다. 실제로 이걸 어떻게 학습시키는지도 궁금한데 그 부분은 잘 안 나왔다.

가장 인상 깊었던 점
"Find a person wearing red hat" 이런 식으로 검색할 수 있다는 게 진짜 신기했다. 기존엔 미리 정해진 클래스만 찾을 수 있었는데 이제 자유롭게 원하는 걸 찾을 수 있다니 혁신적이다. 구글 검색처럼 자연어로 이미지 속 객체를 찾는 시대가 온 것 같다. 나중에 개인 프로젝트로 "우리 집 CCTV에서 택배 온 거 찾아줘" 이런 것도 만들 수 있을 것 같았다.

앞으로 해볼 것들
당장 깃허브에서 코드 찾아서 직접 돌려보려고 한다. 한국어로도 잘 작동하는지 테스트해보고 싶고. 내가 찍은 여행 사진들에서 "바다가 보이는 사진" 이런 식으로 검색하는 앱 만들어보고 싶다. 

종합 평가
처음엔 정말 혁신적이고 재밌었다. 특히 자연어로 객체를 찾을 수 있다는 게 너무 신기해서 당장 써보고 싶어졌다. 물론 완벽하게 이해하지는 못했지만 큰 그림은 잡힌 것 같아서 만족스럽다. 

 

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