GoogLeNet

Computer Vision

[DL] CNN(Image classification) - LeNet-5, AlexNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet

`이미지 분류(classification)`는 특정 대상이 영상 내에 존재하는지 여부를 판단하는 것이다. 이미지 분류에서 주로 사용되는 합성곱 신경망의 유형은 다양하다. LeNet-5 `LeNet-5`는 합성곱 신경망이라는 개념을 최초로 개발한 구조로, 현재 CNN의 초석이 되었다. LeNet-5는 `합성곱(convolutional)`과 `다운 샘플링(sub-sampling)`(혹은 풀링)을 반복적으로 거치면서 마지막에 완전연결층에서 분류를 수행한다. LeNet-5의 신경망 구조는 다음과 같다. (32 x 32 x 1) 크기의 이미지에 합성곱층과 최대 풀링층이 쌍으로 두 번 적용된 후 완전연결층을 거쳐 이미지가 분류되는 신경망이다. 이러한 신경망 구조를 파이토치를 통해 구현하면 다음과 같다. 입력 이미지..

Computer Vision

[DL] 컨벌루션 신경망 모델 - LeNet-5, AlexNet, ZFNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet

LeNet-5 얀 르쿤은 1998년 우편물에 필기체로 쓰인 우편변호를 인식하는 최초의 컨벌루션 신경망인 `LeNet-5`를 선보였다. 모델 구조 LeNet-5는 컨벌루션 계층과 풀링 계층을 2번 반복한 뒤 완전 연결 3계층으로 연결되는 구조이다. 컨벌루션 계층과 풀링 계층은 생체 신경망의 시각 영역을, 완전 연결 계층은 연관 영역을 모델링했다. 입력 데이터는 (32 x 32 x 1) 이미지 컨벌루션 계층은 (5 x 5) 필터(stride=1) 활성 함수는 시그모이드 혹은 하이퍼볼릭 탄젠트 풀링 계층은 (2 x 2) 필터(stride=2)로 평균 풀링을 통해 액티베이션 맵의 크기를 절반으로 감소 완전 연결 계층은 액티베이션 맵과 같은 크기의 (5 x 5 x 16) 컨벌루션 필터 120개로 크기가 120인 ..

Junyeong Son
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