[PyTorch] CNN 모델의 기초: torch.nn.Conv2d() 사용 가이드

소개

  torch.nn.Conv2d는 PyTorch에서 2차원 입력 데이터(예: 이미지)를 처리하는 합성곱(Convolution) 레이어를 정의하는 데 사용됩니다. 합성곱 레이어는 주로 이미지 데이터에서 중요한 특징을 추출하는 데 사용되며, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 기본 구성 요소입니다. 이 함수는 입력 이미지에 필터(또는 커널)를 적용하여 새로운 특징 맵(feature map)을 생성합니다.

 

기본 사용법

상세 설명

• Conv2d의 작동 방식
  
  • Conv2d 레이어는 입력 이미지에 필터를 적용하여 새로운 특징 맵을 생성합니다. 필터는 이미지의 작은 영역에 적용되어 특징을 추출하며, 이 과정을 통해 이미지에서 중요한 패턴을 학습할 수 있습니다.
  • 필터는 합성곱 연산을 통해 이미지와 곱해지며, 이 연산은 입력 데이터의 각 위치에서 필터를 적용하여 결과를 합산하는 방식으로 이루어집니다.
• Conv2d의 적용 분야
  
  • 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 생성 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 널리 사용됩니다.
    Conv2d 레이어는 신경망의 깊이를 더하고, 이미지의 공간적 계층 구조를 학습하는 데 중요한 역할을 합니다.

예시 설명

• in_channels: 입력 이미지의 채널 수를 지정합니다. 예를 들어, RGB 이미지의 경우 in_channels=3입니다.
• out_channels: 필터의 개수로, 출력 특징 맵의 채널 수를 결정합니다.
• kernel_size: 합성곱 커널(필터)의 크기를 지정합니다. 예를 들어, kernel_size=3은 3x3 크기의 필터를 의미합니다.
• stride: 필터를 이동시키는 간격을 지정합니다. stride=1이면 필터가 한 칸씩 이동합니다.
• padding: 입력 이미지에 패딩을 추가하여 출력 크기를 조절할 수 있습니다. 기본값은 0입니다.
• dilation: 필터 내의 원소 간 간격을 확장하는 데 사용됩니다. 기본값은 1입니다.
• groups: 입력 채널과 출력 채널 간의 연결 방식을 결정합니다. 기본값은 1이며, 입력 채널과 출력 채널이 모두 연결됩니다.
• bias: True로 설정하면, 각 필터에 편향(bias) 값을 추가합니다.
• conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=3)는 1개의 입력 채널을 가지며, 3x3 크기의 필터를 사용하여 1개의 출력 채널을 생성하는 합성곱 레이어를 정의합니다.
• 입력 텐서는 5x5 크기의 이미지로, Conv2d 레이어를 통해 이 이미지에서 새로운 3x3 크기의 특징 맵이 생성됩니다.

import torch
import torch.nn as nn

# Conv2d 계층 정의
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=3)
# conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

# 입력 텐서 생성 (예: 1개의 샘플, 1개의 채널, 5x5 크기)
input_tensor = torch.tensor([[[[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
                               [6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0],
                               [11.0, 12.0, 13.0, 14.0, 15.0],
                               [16.0, 17.0, 18.0, 19.0, 20.0],
                               [21.0, 22.0, 23.0, 24.0, 25.0]]]])

# 합성곱 적용
output_tensor = conv_layer(input_tensor)
print(output_tensor)

 

라이센스

  PyTorch의 표준 라이브러리와 내장 함수들은 BSD-style license 하에 배포됩니다. 이 라이센스는 자유 소프트웨어 라이센스로, 상업적 사용을 포함한 거의 모든 용도로 사용이 가능합니다. 라이센스와 저작권 정보는 PyTorch의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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