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딥러닝(11) - Image Segmentation & Data Augmentation & Object Recognition
안녕하세요. 오늘은 Image Segmentation(이미지 분할) & Data Augmentation(데이터 증강) & Object Recognition (객체인식) 에 대해서 알아보려고 합니다. 어제는 시각적 데이터를 분류할 수 있는 인공신경망 CNN에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 하나의 이미지에서 하나의 분류를 하는 CNN에서 좀더 발전되어 하나의 이미지에서 여러가지 분류를 하는 방법들을 보겠습니다. Image Segmentation(이미지 분할) Semantic Segmentation이란, 이미지내의 객체들을 의미있는 단위로 분할하여 픽셀별(pixel-wise)로 분류(Classification)하는 것입니다. Instance Segmentation은 Semantic Segmentation에서 ..
딥러닝(10) - Convolutional Neural Networks(합성곱 신경망)
안녕하세요. 오늘은 자연어 처리를 지나 이미지 처리에 관한 신경망구조를 살펴보려고 합니다. Convolutional Neural Networks 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류입니다. 사실 우리는 딥러닝을 배우면서 처음에 Fully Connected Layer를 통해서 이미지를 구분하는 방법에 대해서 알아본 적이 있습니다. 하지만, 사진 데이터로 전연결(FC, Fully Connected) 신경망을 학습시켜야 할 경우에, 3차원 사진 데이터를 1차원으로 평면화시켜야 합니다. 즉, Fully Connected Layer만으로 구성된 인공 신경망의 입력 데이터는 1차원(배열) 형태로..