イメージの特定領域をフィルターを通じてハブソングゴブを求めるのだ.
写真はスジッエッジ感知フィルター
多くのフィルターがある.
CNNでフィルターの種類
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エッジ(edge) 感知フィルター
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垂直, 水平, 対角線など 選科角 感知
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1階から主に学習
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例: Sobel, Prewitt みたいな伝統フィルターと類似
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質感(texture) 感知フィルター
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物体表面の 柄, 点, 縞模様 など感知
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中問層で主に学習
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パターン(pattern) フィルター
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目, 鼻, 耳, 手の甲 調合された特徴 感知
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中問層‾深い階で学習
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色相/強盗フィルター
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カラーイメージでは R, G, B チャンネル調合パターン 感知
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色備え, 明るさ変化強調
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抽象的特徴フィルター
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深い階で全体顔, 自動車, 猫など 高い水準特徴 感知
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概念が少し慣れないが少しずつすれば理解はできるようだ.
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딥러닝에서 이미지의 선과 모서리를 감지하는 원리를 이해한..
이미지의 특정 영역을 필터를 통해서 합성곱을 구하는 것이다.
사진은 수짓 엣지 감지 필터
여러 필터가 있다.
CNN에서 필터의 종류
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엣지(edge) 감지 필터
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수직, 수평, 대각선 등 선과 모서리 감지
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1층에서 주로 학습
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예: Sobel, Prewitt 같은 전통 필터와 유사
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질감(texture) 감지 필터
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물체 표면의 무늬, 점, 줄무늬 등 감지
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중간층에서 주로 학습
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패턴(pattern) 필터
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눈, 코, 귀, 손 등 조합된 특징 감지
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중간층~깊은 층에서 학습
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색상/강도 필터
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컬러 이미지에서는 R, G, B 채널 조합 패턴 감지
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색 대비, 밝기 변화 강조
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추상적 특징 필터
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깊은 층에서 전체 얼굴, 자동차, 고양이 등 높은 수준 특징 감지
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개념이 조금 익숙하지 않지만 조금씩하면 이해는 할 수 있을 것 같다.
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