시사/경제 PositiveNegativeFreeStyleArguments

이미지의 특정 영역을 필터를 통해서 합성곱을 구하는 것이다. 

사진은 수짓 엣지 감지 필터


여러 필터가 있다.


 CNN에서 필터의 종류

 

  1. 엣지(edge) 감지 필터

    • 수직, 수평, 대각선 등 선과 모서리 감지

    • 1층에서 주로 학습

    • 예: Sobel, Prewitt 같은 전통 필터와 유사

  2. 질감(texture) 감지 필터

    • 물체 표면의 무늬, 점, 줄무늬 등 감지

    • 중간층에서 주로 학습

  3. 패턴(pattern) 필터

    • 눈, 코, 귀, 손 등 조합된 특징 감지

    • 중간층~깊은 층에서 학습

  4. 색상/강도 필터

    • 컬러 이미지에서는 R, G, B 채널 조합 패턴 감지

    • 색 대비, 밝기 변화 강조

  5. 추상적 특징 필터

    • 깊은 층에서 전체 얼굴, 자동차, 고양이 등 높은 수준 특징 감지

      —————-


      개념이 조금 익숙하지 않지만  조금씩하면 이해는 할 수 있을 것 같다. 


ディブロニングでイメージの選科角を感知する原理を理解した..

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

  1. エッジ(edge) 感知フィルター

    • 垂直, 水平, 対角線など 選科角 感知

    • 1階から主に学習

    • 例: Sobel, Prewitt みたいな伝統フィルターと類似

  2. 質感(texture) 感知フィルター

    • 物体表面の 柄, 点, 縞模様 など感知

    • 中問層で主に学習

  3. パターン(pattern) フィルター

    • 目, 鼻, 耳, 手の甲 調合された特徴 感知

    • 中問層‾深い階で学習

  4. 色相/強盗フィルター

    • 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

    • 色備え, 明るさ変化強調

  5. 抽象的特徴フィルター

    • 深い階で全体顔, 自動車, 猫など 高い水準特徴 感知

      -----------


      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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