반응형 CNN Receptive Field 계산 가이드: 기본 개념부터 실전 활용까지 합성곱 신경망(CNN)은 현대의 이미지 인식 및 처리 기술에서 필수적인 역할을 합니다. 이 과정에서 "receptive field"라는 개념이 중요한데, 이는 네트워크의 각 뉴런이 입력 이미지에서 어떤 부분을 "보는지"를 나타냅니다. 🔍 이번 글에서는 CNN의 receptive field를 이해하고 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. Receptive Field란 무엇인가?Receptive field는 특정 뉴런이 입력 이미지에서 감지하는 픽셀 영역을 의미합니다. **CNN에서 convolution 연산을 통해 각 계층의 뉴런은 점점 더 넓은 영역의 정보를 통합하게 됩니다.** 예를 들어, 첫 번째 convolution layer에서의 receptive field는 입력 이미지의 작은 부분.. 2025. 2. 8. Receptive Field 계산: 원리와 실용 팁 신경망의 다양한 구조와 기능을 이해하기 위해 중요한 개념 중 하나가 바로 **Receptive Field**입니다. 특히 합성곱 신경망(CNN)에서 매우 중요하게 작용하며, 이미지 인식, 객체 탐지 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이번 블로그에서는 Receptive Field의 정의와 계산 방법, 그리고 이를 활용할 수 있는 실용적인 팁을 제공하겠습니다.1. Receptive Field란 무엇인가?Receptive Field는 신경망의 특정 뉴런이 반응하는 입력의 영역을 말합니다. 이는 간단히 말해, 입력 이미지의 어느 부분이 해당 뉴런에 영향을 미치는지를 나타냅니다. Receptive Field가 크면 더 넓은 영역의 정보를 고려하게 되어 더 복잡한 패턴을 인식할 수 있습니다.예를 들어, 이미지에서 고.. 2025. 2. 8. 딥 러닝에서의 수용 범위(Receptive Field) 이해하기 딥 러닝의 세계에서 "수용 범위(Receptive Field)"라는 용어는 자주 등장합니다. 하지만 이 개념이 무엇인지, 그리고 왜 중요한지를 이해하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 본 글에서는 수용 범위의 정의부터 시작해, 다양한 딥 러닝 모델에 적용되는 예제와 함께 실용적인 팁까지 제공할 것입니다. 이 정보는 여러분이 이미지 분류, 객체 탐지 등 다양한 딥 러닝 프로젝트에 활용할 수 있도록 돕겠습니다.1. 수용 범위란 무엇인가?수용 범위란 신경망의 특정 뉴런이 입력 이미지 내에서 어떤 부분을 "보는"지를 의미합니다. 예를 들어, 합성곱 신경망(CNN)에서 각 필터가 작동하는 영역을 설명하는 것이죠. CNN의 경우, 일반적으로 하나의 뉴런이 입력 이미지의 특정 부분에 대해 반응하게 됩니다. 이러한 반응.. 2025. 2. 8. 이전 1 다음 반응형