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Computer Vision

사전 훈련된 컨브넷 사용

• 사전 훈련된 네트워크를 사용하는 두가지 방법
  1. 특성 추출(feature extraction)
  2. 미세 조정(fine tuning)

특성 추출

• 사전에 학습된 네트워크의 표현을 사용하여 새로운 샘플에서 흥미로운 특성을 뽑아 내는것
• 이런 특성을 사용하여 새로운 분류기를 처음부터 훈련
• 특성 추출은 사전에 훈련된 네트워크의 합성곱 기반 층을 선택하여 새로운 데이터를 통과시키고 그 출력으로 새로운 분류기를 훈련

• [CODE] : 2_CNN_FeatureExtraction.ipynb

미세 조정

특성 추출에 사용했던 동결 모델의 상위 층 몇 개를 동결에서 해제하고 모델에 새로 추가한 층과 함께 훈련하는 것

• 네트워크를 미세 조정하는 단계

  • 사전에 훈련된 기반 네트워크 위에 새로운 네트워크를 추가
  • 기반 네트워크를 동결
  • 새로 추가한 네트워크를 훈련
  • 기반 네트워크에서 일부 층의 동결을 해제
  • 동결을 해제한 층과 새로 추가한 층을 함께 훈련

• [CODE] : 3_CNN_FineTuning.ipynb

ConvNet 학습 시각화

컨브넷의 표현은 시각적 개념을 학습, 시각적인 개념을 학습하는것이기 때문에 시각화가 좋음

• 컨브넷 중간층의 출력(중간층에 있는 활성화)을 시각화
  • 연속된 컨브넷 층이 입력을 어떻게 변형시키는지 이해하고 개별적 컨브넷 필터의 의미를 파악
• 컨브넷 필터를 시각화
  • 컨브넷의 필터가 찾으려는 시각적 패턴과 개념이 무엇인지 이해하는데 도움
• 클래스 활성화에 대한 히트맵(heapmap)을 이미지에 시각화
  • 이미지의 어느 부분이 주어진 클래스에 속하는 데 기여했는지 이해하고 이미지에서 객체 위치를 추정

중간층의 활성화 시각화