narlo의 Devlog

9주차 Image Warping 1. Forward Warping(보내는 방법) M이라는 변환행렬 f(x, y)의 픽셀 값을 g(x', y')에 보낸다. x', y'의 위치가 대부분 소수이다. 높은 확률로 4개의 픽셀 사이에 놓일 것이다. 한 점 x', y'에 여러 값이 놓이는 경우 : 평균값 이용 다 기록해야 하기 때문에 번거롭다. 값을 받지 못하는 점(hole)이 존재할 수 있다. 2. Backward Warping hole X, 결과를 저장할 필요 X Interpolation 1. nearest neighbor interpolation 가장 가까운 것으로 복원하겠다. 2. Linear Interpolation(선형 복원) 3. Bilinear Interpolation (2D) Image resize..

9장. 신경망 부흥의 시작, 합성곱신경망 기존의 신경망은 특징추출기와 분류기가 따로 있는 형태였다. 합성곱 신경망(CNN)은 특징 추출기와 분류기가 합쳐져 있는 형태로, 분류기의 오류역전파를 이용해 특징 추출기의 filter 계수를 조정한다. 하나의 뉴런을 활성화시키는 데 영향을 미치는 시각 정보의 영역을 receptive field라고 한다. 즉, 모든 데이터가 아닌 일부 receptive field만 수용 영역에 mapping함으로써 fully connected에 비해 연결강도가 줄어든다. convolution layer에서는 convolution과 pooling이 일어나는데, pooling은 compact한 정보 추출에 이용된다. 합성곱신경망은 특징을 추출하는 방법도 함께 학습하므로 특징을 추출하는..