[마감] AI 딥러닝, 사이드 프로젝트 같이 해요!

• 주제: 비디오 샷 검출 통한 Edge AI 비디오 분석 기반 구축
• 프로젝트 장소: 판교경기창조문화허브 (위치) 주말 주차 무료, 평일 주차 무료 3시간
• 프로젝트 일시: 매주 일요일 오후 2시 - 8시 (6시간. 상황에 따라 시간 조정 가능)
• 프로젝트 인원: 현재 2명 (2명 충원 중)
• • 카메라 엔지니어 1: 화질 튜닝, 카메라 시스템 SW 개발
  • 소프트웨어 엔지니어 1: Set Top MW/브라우저 개발
• Edge AI 장비 지원(완료): KESSIA (임베디드소프트웨어/시스템산업협회)
• 프로젝트 참여 비용: 없음 (다만, 딥러닝 모델 트레이닝 서버 사용기간 이후 클라우드 활용시 일부 발생할 수 있음)

• RNN/CNN 기반 비디오 샷 (변경) 검출 딥러닝 모델 구현
• 임베디드 플랫폼 기반 딥러닝 비디오 샷 검출 시스템 구현

• 일반 소비자의 동영상 컨텐츠 활용 증가: 온라인/SNS 업로드, VLog, 라이브 스트리밍
• 동영상 컨텐츠의 효과적인 내용 전달과 탐색을 위한 샷 정보 생성
• 장면전환 2차 정보를 AI 활용하여 생성하고 이를 저장 또는 전송
• • 실시간 또는 녹화 영상
  • 썸네일, 태깅 (메타) 데이터

1. 데이터셋 구축 (완료)
2. 레이블링 툴 제작 (완료)
3. 레이블링 (완료. 추가 작업 예정)
4. 데이터 전처리 (진행 중)
5. 딥러닝 모델 구축 및 검증 (진행 중)
6. Edge Deploy (진행 예정)
7. Edge Inference (진행 예정)
   

• 데이터셋 구축, 레이블링: 개인 PC
• 딥러닝 모델 트레이닝
• • 2020 1월까지: 고성능 서버
  • • GPU: 20TFlops 이상, CPU: 2.1GHz 16 Core
      
    • Memory: 128GB, Storage: SSD 1TB
  • 2020 1월 이후: 클라우드 검토 중
• Edge AI 플랫폼
• • NVIDIA Jetson TX2 2EA
  • Raspberry Pi 4 + Google Coral USB Accelerator 2EA
• SW
• • Python 및 관련 라이브러리
  • TensorFlow, TensorRT
  • OpenCV

• 1단계 진행 (-2020.3월)
  

• • 레이블링: 개인 노트북
  • 딥러닝 모델: LSTM 등 RNN 기반 모델
  • 트레이닝: 전용 서버, Cloud (일부 비용 소요될 수 있음)
  •  Inference (Edge AI 플랫폼): NVIDIA Jetson TX2
• (추후) 2단계 진행

• • 딥러닝 모델: CNN 기반 모델
    
  •  Inference (Edge AI 플랫폼)
    
  • • NVIDIA Jetson TX2
    • Raspberry Pi 4 + Google Coral USB Accelerator

• 메일
• • 제목: Edge AI 프로젝트 참여
  • 주소: jpkong@gmail.com
  • 본문: 이름, 사는 곳, 자기 소개 (간단한 개발 경험 소개), 참여 목표

• 희망 팀원 (학생도 환영합니다)
• • 주말 이틀 중 반나절 (현재는 일요일 오후)은 투자 가능해야 합니다.
    
  • 의지와 열정만 있어도 됩니다.
  • 파이썬 하시는 분 환영합니다.
    
  • 임베디드 시스템 (및 CUDA/OpenCL 등 GPU 프로그래밍) 관심 있으신 분 환영합니다.
    임베디드 시스템 잘 모르셔도 됩니다. (저희가 하면 됩니다)
  • 데이터분석, 통계, 선형대수 관심 있으신 분 환영합니다.

• 개인적으로 업무 관련 AI 프로젝트 기회를 얻는데 도움이 되고 있습니다. 여러분들도 가능합니다.

감사합니다!