CNN2 [CNN] CNN, R-CNN? 쉽게 알아보자 안녕하세요 대추입니다. 최근에 RetinaNet에 대해 개념정리하는 글을 작성하고 있었는데 설명하기 위해서는 CNN에 대한 지식이 있어야 하는데 저번에 정리한 CNN에 대한 글은 너무 기능에 집중된 글인 것 같아 이론적인 부분을 더 추가적으로 포스팅한 뒤에 여러 분류, 객체 탐지 알고리즘에 대한 글을 작성하고자 합니다. daechu.tistory.com/7 [CNN] CNN 기본 지식 CNN 간단한 프로세스 설명 1. Layer들을 쌓는다. (Conv, Pooling 레이어를 반복해서 쌓거나 Conv, Conv, Pooling과 같은 식으로 쌓는 방식으로 쌓아 모델을 만든다.) (VGG16의 경우 16이 이런 레이어가 16개 있다. daechu.tistory.com 해당 글은 arxiv.org/pdf/1.. 2020. 10. 26. [CNN] CNN 기본 지식 CNN 간단한 프로세스 설명 1. Layer들을 쌓는다. (Conv, Pooling 레이어를 반복해서 쌓거나 Conv, Conv, Pooling과 같은 식으로 쌓는 방식으로 쌓아 모델을 만든다.) (VGG16의 경우 16이 이런 레이어가 16개 있다는 의미, VGG19, VGG11도 동일) 2. 위의 과정을 거진 CNN 데이터 타입을 Flatten 레이어를 거쳐 1차원화 시킨다. (쉽게 말해 땅을 평탄화 하듯 배열의 차원을 1차원으로 축소한다는 의미) 3. Dense 레이어로 줄여가며 마지막으로 분류하고자하는 라벨의 개수만큼 줄인다. (보통 ReLU라는 활성화 함수를 사용하여 줄여나가다 마지막 라벨 개수만큼 줄일때는 softmax라는 함수를 사용한다.) 4. 분류 결과가 나온다. 용어 정리 -------.. 2020. 10. 6. 이전 1 다음 반응형
