| 작성자 | 김명원 |
| 일 시 | 2024. 10. 29 (화) 18:00 ~ 21:00 |
| 장 소 | 미래관 429호 자율주행스튜디오 |
| 참가자 명단 | 임혜진, 이재영, 성창민, 김명원, 장원준 |
| 사 진 |  |
padding은 CNN에서 필터가 가장자리 부분을 처리할 때 사용한다.
CNN에서 padding을 사용하지 않을 경우 가장자리 부분의 데이터들은 연산횟수가 적어지는데 이에 따라 위치에 따라 중요도가 달라질 수 있다.
이를 위해 padding을 추가하여 해결 할 수 있다.
1. zero padding
입력 데이터의 가장자리에 0으로 채운 픽셀을 추가하는 방식으로, CNN에서 컨볼루션 연산 후의 출력 크기를 원본과 같게 유지하거나 특정 크기를 얻기 위해 사용된다.
2. reflection padding
reflection padding은 입력 이미지의 가장자리 픽셀 값을 반사하여 추가하는 방식이다.
3. replication padding
replication padding 이미지나 신호 처리에서 입력 데이터의 가장자리 값을 복제하여 패딩하는 기법이다.
stride는 필터가 입력 데이터를 스캔할 때 한 번에 이동하는 픽셀의 간격이다.필터가 얼마나 많이 이동하는지에 따라 출력의 크기와 정보가 달라지므로, Stride는 모델의 성능과 구조에 큰 영향을 미친다.
padding과 stride에 대한 개념을 알아봤다.
padding과 stride는 CNN에서 매우 중요한 개념으로 이미지를 처리하는데 적절하게 잘 선택해야 겠다.