AI Theory/CV (2) 썸네일형 리스트형 [Paper Review] BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-trainingwith Frozen Image Encoders and Large Language Models [케창딥] ch8. 컴퓨터 비전 ConvNet 합성곱 연산 Dense layer(fully connected layer) 입력 특성 공간의 전역 패턴을 학습 합성곱 층 지역 패턴 학습 평행 이동 불변성(translation invariant) 패턴의 공간적 계층 구조 학습 지역적이고 평행이동으로 변하지 않는 특성을 학습하므로 지각에 관한 문제에서 매우 효율적이므로 매우 작은 이미지 데이터셋에서 특성공학 없이 컨브넷 훈련해도 좋은 결과를 만들수 있다. 합성곱 작동 방식 3D input feature map을 3*3 윈도우가 sliding하며 3D feature patch 추출 3D feature patch와 합성곱 커널의 점곱으로 1D patch로 변환 변환된 1D patch를 3D feature map으로 재구성 이때 출력 높이와 너비는 입력 높이와.. 이전 1 다음