Fully convolutional network (1) 썸네일형 리스트형 GAP(Global Average Pooling) vs FCN(Fully Convolutional Network) Fully convolutional network란 1x1 convolution layer을 말한다. 일반적으로 Classification에서 Conv-Pool layer를 통과한 후 마지막에 Fully Connected Layer를 거쳐 softmax함수로 classification이 진행된다. 위와같이 일반적으로 한 이미지에 대해 classification의 경우에는 이와 같은 진행방식이 문제가 되지 않는다. 그러나 object detection과 같이 classification과 localization 둘을 수행해야 할 경우 문제가 된다. FC layer에서 위치 정보를 담고있던 conv feature map이 dense하게 쫙 펴지기 때문에 위치정보를 모두 손실하고 만다. 따라서 이 문제점을 해결.. 이전 1 다음
