프로그래밍선

원점 및 좌표계 설정컴퓨터 비전 및 이미지 처리에서 일반적으로 사용되는 좌표계는 다음과 같다:원점 (0, 0): 이미지의 좌측 상단 모서리X축: 오른쪽으로 갈수록 증가Y축: 아래쪽으로 갈수록 증가

CNN(Convolutional Neural Network)과 Diffusion 모델은 서로 다른 개념과 용도로 사용되는 두 가지 신경망 모델입니다.각 모델의 특징과 차이점 :CNN (Convolutional Neural Network)특징: 주로 합성곱 계층(Convolutional Layers), 풀링 계층(Pooling Layers), 완전 연결 계층(Fully Connected Layers)으로 구성이미지 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션 등과 같은 컴퓨터 비전 작업에 주로 사용원리:합성곱 계층: 입력 이미지의 작은 패치를 필터(커널)와 컨볼루션 연산을 수행하여 특징 맵을 생성풀링 계층: 특징 맵의 공간적 크기를 줄여 연산량을 감소시키고 중요한 특징을 추출완전 연결 계층: 마지막 합성곱 계층이나 풀..

합성곱 계층 (Convolutional Layers): 입력 이미지의 국소적 feature 학습, 필터를 사용하여 이미지의 부분 부분을 스캔하며 특징 맵을 생성풀링 계층 (Pooling Layers): feature map의 차원을 줄여 계산량을 줄이고, 중요한 feature 추출Fully Connected layer: 마지막 풀링 계층 또는 합성곱 계층에서 생성된 2차원  feature map을 1차원 벡터로 펼치고, 이를 사용하여 각 클래스에 대한 점수를 계산 입력 크기 : H x W필터 크기 : FH x FW출력크기 :  OH x OW패딩 크기 : Pstride 크기 : S라고 하면 - 출력 크기 formula :- Depth = channel의 개수입력 데이터의 channel 개수가 5개라면, (..