PyTorch 강의 14강 – CNN 필터를 통한 특징 추출 원리

Convolutional Neural Networks (CNN)은 이미지 처리를 위한 딥러닝 모델 중 하나로, 이미지 내의 특징을 추출하는 데 사용됩니다.
CNN은 필터를 사용하여 이미지를 효과적으로 분석하고, 중요한 부분을 강조하거나 특징을 추출할 수 있습니다.

CNN의 특징 추출 원리는 간단합니다. 입력 이미지 위에 필터(또는 커널)를 슬라이딩하면서 특징을 추출합니다.
필터의 크기와 스트라이드를 조절하여 다양한 특징을 찾을 수 있습니다. 필터는 각 픽셀과의 계산을 통해 특정한 부분을 감지하고,
이를 통해 더 깊은 층의 네트워크로 전달하여 이미지를 분석합니다.

CNN은 다양한 필터를 사용하여 여러 레이어를 거쳐 이미지를 처리하고, 최종적으로 분류나 객체 인식 등의 작업을 수행합니다.
필터의 크기와 수, 스트라이드, 패딩 등의 하이퍼파라미터 조정을 통해 모델의 효율성을 높일 수 있습니다.

PyTorch를 이용하여 CNN 모델을 구현하고, 특징 추출 원리를 이해하면 이미지 처리 및 인식 작업에 있어 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
CNN은 현재 이미지 분야에서 가장 많이 사용되는 딥러닝 모델 중 하나이며, 계속해서 발전하고 있습니다.