ResNet

[CV] ResNet-18로 특정 Image의 feature 추출하기 (PyTorch)

오늘은 리부탈에서 사용했던 간단한 feature extraction 과정을 포스팅해보려고 한다. 리부탈 끝난 기념으로 여유롭게 포스팅을 하구있다 🥳🔥 우선 오늘 포스팅할 내용은 특정 Image 하나가 들어왔을 때, 이 image를 잘 나타내는 feature를 추출하는 pytorch 방법이다. 나의 경우에는 segmentation map의 feature가 필요했고, 단순 convolution layer를 쌓는 것보다 pretrain된 PyTorch 내장 모듈을 사용하는 것이 좋을 것 같다는 생각에 ResNet을 이용하게 됐다. 우선 간단히 ResNet-18부터 짚고 넘어가고, 어떻게 특정 image의 feature를 추출하는지 그 code를 소개해보려고 한다. # ResNet-18 우선 이 글을 읽는 독자..

[CV] ResNet - Residual Connection(잔차연결)

📊📈논문 참조 0. 등장 배경 VGG16, 19 : 3*3 filter를 이용해 레이어의 깊이를 늘려 우수한 성능을 보였다. 특히 CNN 계열에서 레이어가 깊어지면 특징이 더 풍부해지기 때문에, CV 분야에서의 네트워크 깊이는 많은 장점을 가져와주었다. 사람들은 따라서 VGG에 따라 깊이가 깊어지면 더 높은 성능을 낼 것이라고 생각하였다. 하지만 점차 레이어가 깊어지면 Vanishing Gradient와 같은 문제가 발생함을 인지하였으며, 따라서 본 논문에서는 레이어의 깊이가 깊어질수록, input층에 가까운 은닉층이 희미해지기에 학습에 도움이 되지 않을수도 있음을 주장하였다. 본 논문은 레이어의 깊이에 따른 문제를 종합적으로 지적하고 있다. 1. 잔여블록 (Residual Block) 실제로 우리가 원..