AI Naver boost camp/[Week 04] CV 13 딥러닝 Motion Magnification Motion Magnification 이란?? 영상에서 미세한 움직임을 증폭시켜, 육안으로는 감지하기 어려운 미세한 움직임을 더 잘 볼 수 있게 해주는 기법입니다.이 기법은 영상에서 작은 진동이나 움직임을 감지하는 데 유용합니다. 예를 들어, 사람의 맥박이 뛰는 모습을 영상에서 더 뚜렷하게 보여줄 수 있으며, 구조물의 미세한 흔들림을 감지하는 데 사용될 수도 있습니다. 이 방법은 Eulerian Video Magnification이라는 알고리즘을 통해 수행되며, 공간적 필터링과 시간적 필터링을 결합하여 움직임을 증폭시킵니다. 기본적으로 영상의 각 픽셀에 대해 움직임을 분석하고, 그 움직임을 증폭시켜 더 뚜렷하게 보이게 합니다.딥러닝 기반 Motion Magnification의 원리데이터 수집 및 전처리:.. 2024. 8. 29. Class Activation Mapping (CAM)과 Grad-CAM Class Activation Mapping (CAM)과 Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM)은 딥러닝 모델, 특히 CNN(Convolutional Neural Network)의 예측 과정을 시각화하는 강력한 도구들입니다. 이 방법들은 모델이 이미지의 어느 부분을 보고 특정 클래스를 예측했는지 시각적으로 이해할 수 있게 도와줍니다.1. Class Activation Mapping (CAM)CAM은 특정 클래스에 대한 예측에 기여하는 이미지의 영역을 시각화하는 방법입니다. 이 방법은 일반적으로 모델의 마지막 컨볼루션 레이어와 완전 연결(FC) 레이어 사이에서 이루어집니다. CAM의 기본 아이디어는 각 클래스에 대해, 모델이 어느 영역에 주목했는지를.. 2024. 8. 29. ZFNet 딥러닝 모델 시각화와 데이터 증강(Augumentation) 이해 ZFNet 1. ZFNet 이란?딥러닝이 놀라운 성능을 보여주지만, 많은 사람들에게 딥러닝 모델, 특히 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델의 내부는 여전히 "블랙박스"처럼 느껴집니다. 왜냐하면, 우리가 이미지를 입력하면 모델은 수많은 계산을 거쳐 결과를 출력하지만, 그 과정이 눈에 보이지 않기 때문이죠. 하지만, 우리는 ZFNet(Zeiler and Fergus Network)을 통해 이 블랙박스의 내부를 들여다볼 수 있습니다. ZFNet은 AlexNet을 기반으로 발전된 CNN 모델로, 특히 CNN의 내부 작동 방식을 시각화하여 우리가 CNN이 이미지를 어떻게 처리하는지 더 잘 이해할 수 있게 도와줍니다. 2. ZFNet 적용 코드 import osimport torc.. 2024. 8. 29. 이전 1 다음
