공대생 도전 일지

VGG의 feature map의 크기이다. 큰 필터를 안 쓰는 이유는 밑에서 보여주겠다. 7*7을 한번 하나 3*3을 3번하나 관여영역(receptive field)는 같지만 파라미터의 수는 3*3이 훨씬 적다. 이러한 이유로 VGG에서도 3*3 filter를 여러번 사용하였다. skip connection은 gradient의 소실때문에 생겨났다. 정보의 손실을 손실을 줄여주고, gadient 소실 또한 줄여준다. Super-Resolution 영상처리에서 많이 사용되는 기법이다. 이전에도 사용했던 skip Connection을 통해 loss 손실을 방지하고, 이전에 무엇이 있었는지(공간정보, 상세정보)를 전달해준다. skip connection을 통해 전달받은 max값의 위치를 통해 decoder에서 ..

여태까지 CNN으로 물체가 있다, 없다 정도만 알았다면 이번에 해볼 것은 어디 위치에 물체가 있는지 알려주는 segmentation이다. classification은 전체 input에 대해 오직 한개의 결과만 나오고, 한가지 class만 찾을 수 있다. segmentation은 픽셀 단위로 그 위치에 무엇이 있는지 알려준다. 그러므로 학습시킬 때 정답도 픽셀단위로 무엇이다 라벨링해야해서 손이 많이 간다. 여기선 DENSE layer를 사용하지 않고, convolution을 통한 down sampling, up sampling을 사용한다. 그리고 결과는 클래스 개수 만큼 채널이 나오고 원 핫 인코딩 된다. 이렇게 진행하면 어디에 무엇이 있는지 위치정보가 손실되게 된다. 그 위치 정보를 주기 위해 연결을 한..