Image Convolution
이미지는 1차원 형태의 데이터로 만들면, 공간적/지역적 정보가 손실되고, 별도의 추상화 과정 없이 바로 raw data로 연산 과정에 넣어지므로 학습 효율성이 저하됨. → CNN
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/dO3GIY/btsCRgqQ2xO/FwsyogpMDukPIGPXuCO3Qk/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/eHAU4g/btsCN6oXoTW/cKeIV9WyK9umWh9Uo4NxNK/img.png)
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/TPbWf/btsCN5DCDRf/UHMNnO5xiJ5KjdQ910uvnK/img.png)
** 이 자리에 이 kernel만큼의 component가 얼마나 들어있냐
** padding = 이미지와 heat map의 사이즈가 같게 나오도록 값을 채워주는 것.
→ padding의 크기는 kernel의 크기가 결정, 이왕이면 양 옆 위아래로 대칭되게.
주어진 kernel의 모양이 이미지 안의 각각의 위치에서 얼마나 강하게 들어가 있는지를 구하는게 convolution
'Deep Learning & AI > CV' 카테고리의 다른 글
[VGG] 졸음운전 분류 프로젝트 (4) | 2024.03.11 |
---|---|
[CNN] 졸음운전 분류 프로젝트 (0) | 2024.03.04 |
[CNN] 전이 학습 - 특성 추출 기법 (1) | 2024.01.01 |
[CNN] Fashion MNIST 데이터로 CNN 실습하기 (1) | 2023.12.29 |
[CNN] Convolutional Neural Network (1) | 2023.12.29 |