Dilated Convolution? Dilated Convolution은 위와 같이 필터 내부에 zero padding을 추가하여 강제로 receptive field를 늘려주는 convolution이다. Dilated Convolution, 왜 사용할까? (Receptive field) convolution을 할 때 필터가 수용하는 영역(receptive field)이 넓을수록 이미지의 전체적인 특징, 문맥적(context)인 특징을 잡아내기 수월한데, 그렇다고 필터의 크기를 넓히게 되면 그만큼 가중치가 늘게 되고 overfitting이 발생할 수 있다. Dilated Convolution은 receptive field는 넓혀주면서 파라미터 개수는 유지시켜주는 장점이 있다. i-dilated convo..

SegNet SegNet은 Encoder-Decoder 유형의 구조를 사용하는 Image Segmentation 모델이다. UNet과 마찬가지로 FCN의 구조를 이용했다고 볼 수 있다. Encoder SegNet 구조의 왼쪽 부분을 Encoder라 하며, Encoder에서는 VGG16의 13개 Convolution Layer을 동일하게 사용한다. Convolution, Pooling 구조들 통해 Input Image의 특징 맵(featrue map)을 추출하게 된다. Decoder 오른쪽 부분을 Decoder라고 한다. Decoder에서는 Encoder에서 뽑은 특징 맵을 Upsampling과 Convolution을 하여 작아진 이미지를 원래 크기로 되돌린다. Upsampling 후 마지막 Layer에서..