YOLOv1(2) 모델 + GoogLeNet~~ 관련 질문
강의 잘 듣고 있습니다.
해당 강좌에서 1:50쯤에 나오는 모델의 구성을 보면 마지막 단에 7x7x1024의 Feature map을 Flatten한 뒤 Linear layer를 거친 후 다시 7x7x30으로 변환되는 것으로 보이네요.
조금 찾아보니 1,470을 출력으로하는 Linear layer를 거친 후 다시 7x7x30으로 재구성하더군요.
헷갈리는 점은 Flatten과 Linear layer과정에서 공간적인 정보가 소실된 것 같은데 이를 7x7x30으로 바꾸어도 괜찮은가요?
Feturemap[0][0]에 있는 30의 특징값은 앞에서 해석한 것과 같이 원본 이미지의 (1,1) Cell에 있는 30개의 특징값과 동일하다고 생각하면 될까요?
Answer 1
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안녕하세요.
좋은 질문입니다.
Flatten은 reshape이라서 정보 소실은 없고 linear는 정보 소실보다는 연산 과정을 한 번 더 거쳤다고 보시면 됩니다.
30의 의미는 말씀하신게 맞습니다!
감사합니다.
import torch가 안되는 경우는 어떻게 하나요?
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