특성 맵 (Feature Map) 1. 개요 특성 맵(Feature Map)이란 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)에서 입력 데이터에 필터를 적용하여 특정 시각적 특징(특성)이 활성화된 위치와 강도를 나타낸 텐서(Tensor) 형태의 데이터를 의미한다. CNN의 핵심은 이미지의 공간적 구조를 유지하면서 유의미한 패턴…
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"공간적 구조"에 대한 검색 결과 (총 9개)
기하학적 의미 기하학적 의미(Geometric Meaning)는 수학적 개념이나 수식, 연산이 공간상에서 어떤 형태로 해석될 수 있는지를 설명하는 개념이다. 이는 대수적 표현이나 수치적 결과가 단순한 계산을 넘어서 시각적이고 직관적인 이해를 가능하게 하며, 수학 전반에서 중요한 역할을 한다. 특히 기하학은 수학의 오랜 전통 속에서 공간과 도형의 성질을 연구…
컴퓨터 비전 요 컴퓨터 비전(Computer Vision, CV) 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 인간의 시각 시스템과 유사하게, 컴퓨터 비전 기술은 시각 정보를 입력으로 받아 객체 인식, 이미지 분류, 위치 추정, 움직임 분석 등 다양한 작업을 수행합니다. 이 기술은 의료 영상 분석, 자율주행,…
패치 임베딩 (Patch Embedding) 1. 개요 패치 임베딩(Patch Embedding)은 2차원 이미지 데이터를 트랜스포머(Transformer) 모델이 처리할 수 있는 1차원 시퀀스(Sequence) 형태의 벡터로 변환하는 전처리 과정이다. 본래 트랜스포머 아키텍처는 자연어 처리(NLP)를 위해 설계되어 텍스트 토큰의 시퀀스를 입력으로 받는다.…
합성곱 신망 개요 합성곱경망(Convolutional Network, 이하 CNN)은공지능, 컴퓨터 비전(Computer) 분야에서 가장 핵심적인 신경망 모델 하나입니다. CNN 이미지, 비디오 음성 등의 격자 형태(grid-like) 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 심 신경망 구조로,의 시각 시스템을 모방한 아키텍처를 기반으로 합니다. 기존의…
Conv2D Conv2D는 컨볼루션 신경(Convolutional Neural, CNN)에서 이미지와 같은 2차원 데이터를 처리하기 위해 사용되는 핵심 레이어로, "2D 컨볼루 레이어"를 의미합니다. 딥러, 특히 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 이미지의 공간적 구조를 효과적으로 학습하기 위해 널리 사용되며, 이미지 분류, 객체 인식, 세…
Vision Transformer 개요 Vision Transformer(ViT)는 전통적으로 이미지 인 작업에서 지배적인 위치를 차지해온합성곱 신망(CNN)과는 다른 접근 방식을 제시한 획기적인 인공지능 모델이다. 2020년 Research 팀이 발표한 논문 "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image…
딥러닝 아키텍 딥러닝 아키텍처는 인지능(Artificial Intelligence, AI의 핵심 기 중 하나로, 인공경망(Artificial Network)을 기반으로 복잡한 데이터 패턴을 학습하고 인식하는 구조를 의미합니다. 특히, 수많은 은닉층(hidden layers)을 포함하는 심층 신경망(deep neural network)을 통해 고차원 데이터(…
AI 기반 영 진단 개요 AI 기반 영상 진단은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 활용하여 의료 영상(Medical Imaging)을 분석하고 질병을 자동으로지, 분류, 진단하는 기술이다. 주로 X선, CT(컴퓨터 단층 촬영), MRI(자기공명영상), 초음파, 맘모그램 등 다양한 의료 영상 자료를 대상으로 한다. 최근 딥러…