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Deep Learning/CNN

Receptive Field에서 Zero padding을 추가하여 Dilated Convolution 하는 방법 vs max pooling하여 솎아내는 방법

by 꿈꾸는 띵땅근 2021. 8. 25.

https://3months.tistory.com/213#:~:text=receptive%20field%EB%9E%80%20%ED%95%84%ED%84%B0%EA%B0%80,%ED%94%BC%ED%8C%85%EC%9D%98%20%EC%9A%B0%EB%A0%A4%EA%B0%80%EC%9E%88%EB%8B%A4.

 

Segmentation과 Dilated Convolution

Segmentation classification이 사진에서 어떠한 물체가 '존재하는지' 를 판단하는 것이라면 Segmentation은 이미지에서 픽셀단위로 해당 픽셀이 어떤 Class에 속하는지를 예측하는 태스크로 볼 수 있다. Input

3months.tistory.com

 

기본적으로, pooling을 하면, 공간 정보가 많이 손실된다. 

이것을 방지하기 위해, 차라리 zero padding을 바깥쪽에 추가하고, pooling 안하면서 연산하는 dilated conv 하는게 더 낫다. 

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