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당신의 편집 |
| 15번째 줄: |
15번째 줄: |
| * 합성곱(Convolution) | | * 합성곱(Convolution) |
| * 스트라이드(Strid) | | * 스트라이드(Strid) |
| | * 피처 맵(Feature Map) |
| | * 풀링(Pooling) 레이어 |
| * 액티베이션 맵(Activation Map) | | * 액티베이션 맵(Activation Map) |
| * 풀링(Pooling) 레이어
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| * 피처 맵(Feature Map)
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| === 채널 === | | === 채널 === |
| 27번째 줄: |
27번째 줄: |
| ;Padding | | ;Padding |
| * 데이터 소실 및 경계 표현을 위한 테두리 | | * 데이터 소실 및 경계 표현을 위한 테두리 |
| [[파일:CNN 패딩.png|300px]] | | [[파일:CNN 패딩.png|400px]] |
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| === 필터 === | | === 필터 === |
| ;Filter; 커널(Kernel)과 같은 의미로 쓰임 | | ;Filter; 커널(Kernel)과 같은 의미로 쓰임 |
| | [[파일:CNN 필터.png]] |
| * 이미지의 특징을 찾아내기 위한 공용 파라미터 | | * 이미지의 특징을 찾아내기 위한 공용 파라미터 |
| [[파일:CNN 필터.png]]
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| === 합성곱 === | | === 합성곱 === |
| ;Convolution | | ;Convolution |
| * 이미지에 필터를 합성곱으로 적용
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| * 각 행렬 값을 곱하여 합산
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| [[파일:합성곱 절차.gif]] | | [[파일:합성곱 절차.gif]] |
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| === 풀링과 피처 맵 ===
| | == 합성곱 생성 절차 == |
| ;Pooling & Feature Map
| | [[파일:CNN 절차.jpg]] |
| * 컨볼루션 레이어의 출력 데이터(Activation Map)의 크기를 줄이거나 특정 데이터를 강조
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| * Max Pooling과 Average Pooling, Min Pooling이 있는데, Max Pooling을 많이 사용
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| [[파일:CNN 풀링.png|500px]]
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| === 합성곱 생성 절차 ===
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| [[파일:CNN 절차.jpg|600px]] | |
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| == 효율 향상 모델 ==
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| === EfficientNet ===
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| * Compound Scailing을 통해 적은 파라미터 수로 정확성과 효율성을 향상시킨 분류 모델
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| * AutoML 및 모델 확장을 통해 정확성과 효율성 향상
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| === EfficientDet ===
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| * EfficientNet을 backbone으로 하고 BiFPN과 Compound Scailing을 조합
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| * 적은 파라미터로 효율적인 성능을 보이는 Object Detection 모델
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| == 참고 문헌 ==
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| * [http://taewan.kim/post/cnn/ CNN, Convolutional Neural Network 요약]
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