안녕하세요, MoonLight입니다.​이번 Post에서는 Transpose Convolution에 대해서 알아보도록 하겠습니다.​​0. 소개​Transpose Convolution은 우리가 흔히 알고 있는 CNN Model에서 주로 사용되는 Convolution과 반대되는 연산을 수행합니다.​Convolution 연산은 특정 크기의 Kernel이라는 Filter를 이용해서 Image를 Scan하면서 Feature를 뽑아내는 동작을 하면서​점점 작아지는 Feature Map을 생성하는 연산입니다.​Convolution 연산에 대한 아래 글을 한 번 읽어보세요~https://moonlight314.tistory.com/entry/CNN-Convolutional-Neural-Network CNN ( Convo..

안녕하세요, MoonLight입니다.​이번 Post에서는 1x1 Convolution 연산에 대해서 알아보도록 하겠습니다.​우선 일반적인 Convolution 연산에 대해서 알아본 후 이 글을 읽어주셨으면 좋겠습니다.​Convolution에 대한 글은 아래 Link를 참고해 주시기 바랍니다. https://moonlight314.tistory.com/entry/CNN-Convolutional-Neural-Network CNN ( Convolutional Neural Network )CNN(Convolutional Neural Network)은 주로 Image에 사용되는 Deep Learning Architecture입니다. Image Classification, Object Detection / Segm..

CNN(Convolutional Neural Network)은 주로 Image에 사용되는 Deep Learning Architecture입니다. Image Classification, Object Detection / Segmentation등에서 매우 성능이 우수하다고 알려져 있으며, CNN은 그 이름에서 알 수 있듯이 주요한 컴포넌트 중 하나로 합성곱 계층(convolutional layer)을 포함하고 있습니다. 이번 Post에서는 CNN의 등장 배경 및 최신 Trend까지 다뤄보도록 하겠습니다. 순서 1. CNN Introduction 2. Terminology 3. Basic Codes & Exercise 4 Pre-Trained Models 1. CNN Introduction 1.1. 시각적 인..