Convolution Kernel
합성곱 커널
Convolution Kernel은 작은 가중치 격자를 이미지 위로 이동시키며 주변 픽셀의 패턴을 검사합니다. 같은 Kernel을 여러 위치에 공유해 edge·texture 같은 지역 특징을 찾습니다.
WHY SHOULD I KNOW THIS?
왜 알아야 하나?
Vision 모델이 픽셀에서 의미 있는 표현을 만드는 과정을 단계적으로 이해하기 위해 필요합니다.
WHERE IS IT USED?
어디에 사용되나?
Vision 모델CNN/ViT이미지 검색객체 인식
09.03 CONCEPT VIEW
Kernel
이 Topic은 이후 실제 계산/시각화 학습 시뮬레이션으로 확장됩니다.
INTERACTIVE CONCEPT LABVISION PIPELINE
CURRENT STAGE1 / 6 · Pixels
Kernel
노드를 클릭하거나 PLAY FLOW를 눌러 정보가 어떻게 이동하는지 단계별로 확인하세요. 슬라이더는 시각적 영향도를 조절합니다.
이 Topic에서 알아야 할 핵심
✓Kernel
✓Sliding window
✓Element-wise multiply
✓Weight sharing
이해 확인 질문
Q1Kernel이 이동할 때 같은 가중치를 재사용하는 이유는?
Q2Edge kernel의 부호가 바뀌면 무엇이 달라지는가?
CATEGORY
COMPUTER VISION이미지가 텐서에서 특징으로 변환되고 분류·탐지·분할되는 흐름을 이해합니다.
CURRENT PATH
09.03 Convolution Kernel이 Topic의 위치와 앞뒤 순서를 항상 Curriculum 기준으로 유지합니다.