AI-Project

0. Open-Images_EasyDownload

Easiest way to get the Data for Deep Learning, by using “Open Images”. [Helper library for downloading OpenImages categorically.]

1. Classification [Break through the reCAPTCHA]

Break through the security program for prevent ing macros, reCAPTCHA , using pretrained model[Inception_Net]. As you can see in the picture below, Inception_Net makes it easy to find a bus.

2. Object_detection [Football play detection]

We used ssdlite_mobilenet_v2_coco[Download Link] to analyze soccer games in real time because we need fast computing speed. But as you can see in the image below, our model(Left) performs very well even though it is a lightweight model.

3. Super-Resolution [Github] Asym_VDSR 코드 원본

Asymmetric convolution을 사용하여 기존의 Super-Resolution 모델들의 특징과 성능을 유지하고 적은 수의 파라미터로 Super-Resolution 문제를 해결한다. 이 프로젝트에서는 VDSR을 baseline으로 사용하였는데, 기존 VDSR의 구조는 그대로 유지하고 input, output에 쓰이는 두개의 layer를 제외한 나머지 18개의 layer에 3*3conv를 3*1, 1*3으로 변경하여 Asym_VDSR을 설계하였다. Asymmetric Convolution을 사용하여 기존 모델의 구조와 성능은 유지하면서 연산은 빠르게 할 수 있는 가벼운 모델로 변경이 가능했다.

4. 얼굴인식기반 실시간 교육 플랫폼 개발 - KHUFACE ID [Github] FaceRecognition_FlaskServer 코드 원본

기존 수업에서 이루어지는 문제점을 해결하기위해 딥러닝을 활용하여 얼굴인식기반 실시간 교육 플랫폼(KHUFACE ID)를 개발하였다. 본프로젝트에서 네트워크 설계, 딥러닝모델 설계, 모델 서버 구축, 클라우드 환경설정의 역할을 맡아서 개발하였다.