본인 방금 딥러닝 오픈소스 컨트리뷰터 되는 상상함 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

안녕하세요, 작년에 OKKY에서 직접 만든 통계 프로그램(https://okky.kr/article/488834)을 공유하고 많은 응원과 피드백을 받았던 좋은 기억이 있었습니다! 다시한번 많은 관심 가져주셔서 감사합니다. 실제로 덕분에 공개소프트웨어 개발자대회(https://www.projectoss.kr/)에서 대상을 수상할 수 있었습니다.

올해 제가 이번 <공개SW 컨트리뷰톤(http://bit.ly/ctrb2019)>에 “다양한 이미지 분할 딥러닝 모델을 비교하기 위한 라이브러리 (Semantic Segmentation Zoo)”와 “스칼라로 작성된 딥러닝 프레임워크 (Flex)” 프로젝트의 멘토로 참가합니다.

많은 관심 부탁드리고자 합니다.

이 이벤트는 각 오픈소스의 메인테이너인 제가 멘토로 컨트리뷰션에 관심있는 참가자가 쉽게 해당 오픈소스에 기여할 수 있도록 도움을 드리는 방식인 공모전입니다. 약 두 달동안 오프라인 모임 1, 2회, 컨퍼런스콜, 슬랙을 통해 진행됩니다. 여건이 된다면, 일주일에 1시간 오피스아워를 가지려고 합니다.

Semantic Segmentation Zoo: 이미지 분할은 주어진 이미지를 픽셀별로 분류해 사물을 구분하는 문제입니다. 우리는 이 분야에 잘 알려져 있지만 현재는 유지보수가 중단된 프로젝트를 포크해 개선합니다. 이 프로젝트는 이미지 분할을 수행할 수 있는 여러 모델을 미리 제공해 서로 비교할 수 있도록 합니다. 여기에 더해, 새로운 모델을 구현하는 것은 물론, 코드를 개선하고, 기능을 추가하고, 문서화해야하는 부분도 아주 많습니다. 

아래는 비디오에 대해 이미지 분할을 수행한 예시입니다.

Flex: Flex는 JVM에서 동작하는 빅데이터 플랫폼(하둡, 스파크, 아카)과의 호환성을 높이고, 확률 연산을 다른 프레임워크보다 빠르게 처리하기 위한 딥러닝 프레임워크입니다. 이 프로젝트는 스칼라를 사용해 함수형 패러다임으로 작성되기 때문에, 스칼라를 이용한 수치 계산에 관심있으신 분들이 참여하셔도 좋을 것 같습니다.

월말까지 제가 이 프로젝트들의 이슈에 아주 쉬운 개선점(문서화, 아주 간단한 리펙토링)부터 어려운 개선점(성능 향상, 기능 추가, 디버깅)까지 목록을 작성해 놓겠습니다 참가자는 원하는 이슈를 선택해서 프로젝트에 기여할 수 있습니다. 심지어 많은 이슈는 딥러닝을 몰라도 수행할 수 있습니다.

그렇기 때문에, 오픈소스 기여나 협업에 관심있으신 분들은 난이도 걱정하지 마시고 부담없이 신청해 주세요! 공모전이나 프로젝트와 관련된 질문은 댓글이나 개인 메일 (xxxxxnell@gmail.com) 로 주시면 열심히 답변하겠습니다.

감사합니다!