테크노트 CNN(Convolution Neural Network) (2)

[첨단 헬로티] LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미 (6) 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. Convolution Layer convolution을 사용하면 영상이 갖는 공간적인 특성(local receptive field)을 최대한 활용하고, 전체 영상에 대해 가중치 및 바이어스를 공유(shared parameter)하여 자유 변수(free parameter)의 수를 줄임으로써 CNN 학습 시간을 줄이고, overfitting의 가능성을 줄일 수 있으며, 영상에서 잘 구별할 수 있는 특징(salient feature)을 얻을 수 있게 해준다. 실

• 2018-09-05 10:57