CNN의 한계와 어텐션 기법, 그리고 비전 트랜스포머 모델
목차 컴퓨터 비전 분야에서 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)은 이미지 인식과 분류 작업의 핵심 기술로 자리 잡아 왔다. 하지만 CNN에도 한계가 존재하며, 이를 극복하기 위해 어텐션 기법과 비전 트랜스포머(ViT) 모델이 등장했다. 어텐션 기법은 비전 트랜스포머의 핵심 메커니즘으로, 두 기술은 밀접하게 연결되어 있다. 이 글에서는 CNN의 한계, 어텐션 기법의 개념과 역할, 그리고 비전 트랜스포머 모델의 특징을 차례로 설명한다. CNN의 기본 원리와 한계 CNN의 기본 원리 CNN은 이미지를 처리하기 위해 합성곱 연산을 사용하는 신경망이다. 합성곱 연산은 작은 필터를 사용해 이미지의 특정 특징(예: 가장자리, 텍스처)을 추출한다. CNN은 계층적으로 ..
ML+DL/Deep Learning
2025. 1. 15. 17:43
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