🧠 Deep Learning Study Repository

이 레포지토리는 Deep Learning과 관련된 다양한 주제의 스터디 및 실습 프로젝트를 모아둔 공간입니다. 각 폴더는 독립적인 프로젝트 혹은 실습 내용을 담고 있으며, Computer Vision, NLP, GAN 등 다양한 분야를 다루고 있습니다.

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📂 Project Structure | 폴더 구조 및 개요

01. 🩺 Pneumonia Diagnosis with Transfer Learning & Grad-CAM

• 주제: 흉부 X-ray 이미지를 이용한 폐렴 분류 및 Grad-CAM 시각화
• 핵심 기술: Transfer Learning (전이학습), Grad-CAM (XAI)
• 데이터셋: Kaggle Chest X-Ray Images

02. 📦 SSD300 Custom Transform Object Detection

• 주제: SSD300 + VGG16 Backbone 기반 객체 탐지
• 핵심 기술: Custom Data Augmentation (Random Crop, LetterBox Resize), SSD300
• 데이터셋: Oxford-IIIT Pet Dataset

03. ⚽ U-Net Linear Semantic Segmentation

• 주제: U-Net 모델을 활용한 축구 경기장 영역 세그멘테이션
• 핵심 기술: Semantic Segmentation, U-Net architecture
• 데이터셋: Football Semantic Segmentation Dataset

09. 👗 FashionMNIST cGAN

• 주제: Conditional GAN을 이용한 카테고리별 패션 아이템 생성
• 핵심 기술: GAN, Conditional GAN (cGAN), Image Generation
• 데이터셋: FashionMNIST

10. 📰 NLP Text Classification

• 주제: 20 Newsgroups 데이터셋을 활용한 텍스트 분류 실습
• 핵심 기술: NLP Preprocessing, Text Classification
• 데이터셋: 20 Newsgroups

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⚙️ Environment | 환경 설정

이 프로젝트들은 주로 Jupyter Notebook 환경에서 작성되었습니다.

• Python 3.x
• PyTorch / Scikit-learn / Pandas / NumPy / Matplotlib 등

🚀 Usage | 실행 방법

각 폴더 내의 .ipynb 파일을 참고하여 코드를 순차적으로 실행할 수 있습니다. 데이터셋이나 베이스라인 코드는 .gitignore 설정에 의해 포함되어 있지 않을 수 있으므로, 각 프로젝트의 README를 참고하여 필요한 데이터를 준비해주시기 바랍니다.