이미지 신경망

대표 이미지신경망
1. VGG
2. GoogLeNet
3. ResNet

VGG

합성곱 계층, 완전연결 계층을 모두 16층(혹은 19층)으로 심화(VGG16, VGG19)

GoogLeNet

크기가 다른 필터 와 풀링을 여러개 적용하여 그 결과를 결합 (인셉션 구조)

ResNet

스킵연결: 입력데이터를 합성곱 계층을 건너뛰어 출력에 바로 더하는 구조

VGG신경망을 기반으로 스킵 연결을 도입하여 층을 깊게(합성곱 계층을 2개 층마다 건너뛰면서 층을 깊게)

R-CNN(Regions with Convolutional Neural Network)

사물검출: 이미지속에 담긴 사물의 위치와 종류(클래스)를 알아내는 기술

FCN(Fully Convolutional Network)

분할: 이미지를 픽셀 수준에서 분류

NIC(Neural Image Caption)

사진캡션생성: 사진을 주면 그 사진을 설명하는 글(사진캡션)을 자동으로 생성

DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network)

이미지생성: 아무런 입력 이미지 없이도 새로운 이미지를 그려내는 연구