이미지 인식 썸네일형 리스트형 Visual Interpretability for Convolutional Neural Networks 용어정의 요약 시각화방법 및 구현 Occlusion Visualization Saliency Map SmoothGrad Generate Specific Classmap Class Activation Mapping(CAM) 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 콘볼루션 뉴럴네트워크는 여러겹의 레이어에 입력이미지를 통과시킴으로써 이미지 내 대상를 인지하고 무엇인지 구분할 수 있다. 하지만 모델이 이미지 내에서 어느부분을 보고 대상을 인지하는지는 알 수 없기 때문에 이를 시각화하는 방법들이 다양하게 연구되고 있고, 본 글에서 관련된 대표적 기술들을 차례로 소개하고자 한다. 구현된 모든코드는 Github 및 코드구현 카테고리에 업로드 예정입니다. 3. 시각화방법 및 구현 3-1... 더보기 Convolution Neural Networks & Visualization 용어정의 요약 Convolutional Neural Network Filter & Kernel Understanding Edge Detection of Filters Layer Padding Stride Backpropagation Visualization of CNN Filters Feature maps 결론 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 일반적으로 인간은 어떤 사물을 인지할 때, 사물의 전체적인 모양을 보고 천천히 디테일한 부분까지 살펴본다. 뉴럴네트워크에서는 다층 레이어(Layer)를 통해 이 인지과정을 모방하였으며, 앞부분의 레이어는 선을 인식하고, 점점 레이어가 깊어질수록, 선을 면으로, 면을 사물의 전체적 구조로, 그리고 특징적 부분으로 확장시켜 사물을 .. 더보기 이전 1 다음
