다채널 합성곱1 37. [CNN기초] 다채널(multi channel) 다루기 이전 시간까지 1개 채널을 가진 이미지를 1개의 필터를 이용하여 특성을 추출한 후 학습을 진행하였다. 1개 채널을 가진 이미지로 만들기 위해 흑백이미지(Grayscale)로 만들어 학습시켰다. 하지만, 색깔도 엄연히 이미지의 특징에 해당된다. 예를 들어 아래 사진의 색맹분들 처럼 입력 데이터에 색깔 정보가 없다면, 인공신경망은 잘못된 학습을 할 가능성이 높다. 색상에 대한 정보를 어떻게 다루어야 하는지 CNN 시리즈 마지막 포스트로 이야기 하고자 한다. 1. 채널(channel) 채널이란 영상 또는 이미지의 색상에 대한 정보를 담은 객체라고 생각해 볼 수 있으며 일반적으로 아래와 같이 R, G, B, Alpha로 구성되어 있다. 아래 코드를 통해 직접 확인해 보자. import numpy as np im.. 2023. 2. 18. 이전 1 다음
