반응형 AI information38 [비전 AI] 이미지 임베딩 핵심 정리! 딥러닝, 전이학습, Transfer Learning 이미지 임베딩에 대해 더 자세한 정보를 제공하겠습니다. 이미지 임베딩은 컴퓨터 비전과 기계 학습 분야에서 광범위하게 활용되는 기술로, 복잡한 이미지 데이터를 처리 가능한 형태로 변환하는 핵심적인 과정입니다. 이를 통해 컴퓨터는 이미지의 내용을 이해하고 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 1. 임베딩이란?임베딩은 데이터의 표현 방식을 변환하는 과정으로, 이 변환을 통해 데이터를 컴퓨터가 효율적으로 처리할 수 있는 형태로 만드는 것을 목표로 합니다. 임베딩은 일반적으로 다차원의 원본 데이터를 저차원의 연속적인 수치 벡터로 변환하는 과정을 포함합니다. 이러한 벡터는 원본 데이터의 중요한 특성을 포착하고, 그 데이터의 본질적인 정보를 보존합니다. 2. 임베딩의 목적 및 응용2.1 데이터의 차원 축소 목적: 고.. 2024. 5. 20. [비전 AI] Vision Transformer 쉽게 이해하기! 컴퓨터 비전, 딥러닝, Transfer learning 비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)는 이미지 처리 분야에서 획기적인 성과를 보인 딥러닝 아키텍처입니다. 이 모델은 원래 자연어 처리(NLP)에서 사용되던 트랜스포머 모델을 기반으로 하여 이미지를 효율적으로 분석하도록 설계되었습니다. 비전 트랜스포머는 특히 이미지 분류 작업에서 우수한 성능을 보여주며, 기존의 컨볼루션 신경망(CNN)을 대체할 가능성을 제시했습니다.1. 비전 트랜스포머의 기본 구조비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)의 기본 구조는 이미지 처리를 위해 특별히 설계된 트랜스포머 아키텍처를 활용합니다. 이 구조는 크게 네 부분으로 나누어 설명할 수 있습니다: 이미지의 분할, 임베딩 과정, 트랜스포머 인코더, 그리고 분류 또는 다른 작업 수행입니다... 2024. 5. 20. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형