Deep Learning study

이번에 정리해 볼 논문은 FCN이다. image segmentation에서 기초가되는 논문.? 이라고 생각돼서 한 번 정리를 해보려고 한다. 여기서 이야기하는 방법론은 단순하면서 간단하다. FCN에서는 기존의 classification에 사용되던 모델들을 이용하여 tranfer learning을 하게 된다. 하지만 기존의 classification의 모델들은 class 분류를 위해 네트워크의 마지막엔 항상 Fully connected layer(이하 Fc layer)가 삽입되게 되는데 이는 image segmentation에는 적합하지 않다. 왜냐하면 Fc layer를 사용하기 위해서는 고정된 크기의 input만을 받아야하며, 1차원적인 정보만을 가지고 있기 때문에 원하는 2차원적인 정보(위치정보 등,,..