Image as Tensor
이미지를 텐서로 표현
이미지는 컴퓨터 안에서 높이×너비×채널의 숫자 배열(Tensor)로 표현됩니다. 픽셀의 색과 밝기가 숫자가 되는 순간부터 Vision 모델의 계산이 시작됩니다.
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
09.01 CONCEPT VIEW
Height × Width × Channel
이 Topic은 이후 실제 계산/시각화 학습 시뮬레이션으로 확장됩니다.
24070402103020080180120
IMAGE → TENSOR
Image shape = 3 × 3 × 3
현재 R channel의 3×3 값을 분리해 보고 있습니다.
색상 이미지는 결국 숫자 배열로 모델에 입력됩니다.
현재 R channel의 3×3 값을 분리해 보고 있습니다.
색상 이미지는 결국 숫자 배열로 모델에 입력됩니다.
INTERACTIVE CONCEPT LABVISION PIPELINE
CURRENT STAGE1 / 6 · Pixels
Height × Width × Channel
노드를 클릭하거나 PLAY FLOW를 눌러 정보가 어떻게 이동하는지 단계별로 확인하세요. 슬라이더는 시각적 영향도를 조절합니다.
이 Topic에서 알아야 할 핵심
✓Height × Width × Channel
✓RGB 값
✓Tensor shape
✓배치 차원
이해 확인 질문
Q1RGB 이미지의 shape은 왜 H×W×3인가?
Q2픽셀 값의 변화가 모델 입력에 어떤 변화를 만드는가?
CATEGORY
COMPUTER VISION이미지가 텐서에서 특징으로 변환되고 분류·탐지·분할되는 흐름을 이해합니다.
CURRENT PATH
09.01 Image as Tensor이 Topic의 위치와 앞뒤 순서를 항상 Curriculum 기준으로 유지합니다.