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필터 2

[딥러닝] 합성곱 신경망(CNN) - 합성곱 연산의 작동 방법 - 필터

사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. [딥러닝] 합성곱 신경망(CNN) - 완전연결 계층(Affine 계층)의 문제점과 CNN의 특징 사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 합성곱 신경망 - Convolutional neural network, CNN CNN은 이미지 인식과 음성 인식 등 다양 deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서 완전연결 계층(Affine 계층)의 문제점과 CNN의 특징에 대해 알아보았습니다. 이번에는 합성곱 연산에 대해 알아보겠습니다. 합성곱 연산 합성곱 계층에서의 합성곱 연산을 처리합니다. 합성곱 연산은 이미지 처리에서 말하는 필터 연산에 해당합니다. 구체적인 예를 보겠습니다. 그림과 같이 합성곱 연산은 입력..

[파이썬 OpenCV] 영상에 블러링(가우시안 필터) 적용하기 - cv2.GaussianBlur

황선규 박사님의 , OpenCV 강의를 공부한 내용을 정리했습니다. 영상에 블러링(가우시안 필터) 적용하기 - cv2.GaussianBlur 이전 포스팅에서 평균값 필터 블러링에 대해 알아보았습니다. 평균값 필터 블러링의 단점은 필터링 대상 위치에서 가까이 있는 픽셀과 멀리 있는 픽셀이 모두 같은 가중치를 사용하여 평균을 계산합니다. 멀리 있는 픽셀의 영향을 많이 받아 필터 결과의 퀄리티가 낮아지게 됩니다. 이러한 단점을 보완하기 위해 가우시안 필터를 많이 사용합니다. 필터에 가우시안 함수를 사용하여 거리에 따른 가중치를 이용합니다. 2차원 가우시안 필터 마스크의 크기는 표준편차에 따라 자동으로 설정됩니다. 필터 마스크 크기 = (8$\sigma$ + 1) 또는 (6$\sigma$ + 1) 1. 가우시안..

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