[9주차]시각지능 딥러닝_CNN

시각지능 딥러닝

CNN(convolutional neural networks)

• 이미지의 공강 정보를 유지한 상태로 학습이 가능
• 각 레이어의 입출력 데이터 형상 유지
• 복수의 필터로 이미지 특징 추출 및 학습
• 추출한 이미지의 특성을 모으고 강화하는 pooling layer
• 필터를 공유 파라미터로 사용하여 학습 파라미터가 매우 적음

• convolution filter : 이미즈를 부분 부분으로 줌하여 보는 레이어, 이 필터를 이용해 이미지 전체를 훑으며 전체 이미지에 대한 이해 형성

CNN에서의 Feature Representation

• 위치 정보를 보존하여 feature representation한다

Object Dection에서 CNN의 역할

• BackBone : 입력 이미지를 feature map으로 변환
• Head : backbone에서 추출한 feature map의 location 작업 수행, 변형 필요

출처 http://taewan.kim/post/cnn/