[딥러닝] Feature Map, Activation Map, Score Map

해당 글은 아래의 3가지를 다룬다.
1. Feature Map
2. Activation Map
3. Score Map

 

Feature Map

CNN에서 입력 이미지를 여러 계층으로 구성된 필터들과 convolution 연산을 거쳐서 처리하는데, 이때 각 계층에서 출력된 결과를 Feature Map (특성맵)이라고 한다. Feature Map은 입력 이미지의 특정 부분에 대한 중요한 정보를 담고있다. 그러므로 각각의 특징들을 패턴으로 읽어내는 것이 목적이다.

 

Activation Map

앞서 CNN에서 출력된 결과가 Feature Map이라 하였는데, Activation Map (활성화 맵)은 이러한 Feature Map의 시각화한 것이다. 즉, 각 Feature Map이 각 위치에서 어떤 특성이 활성화되었는지 시각적으로 표현한 것이다. 이를 통해 입력 이미지의 어떤 특정 부분에 대해 집중하고 패턴을 인식하고 있는지 확인할 수 있다.

 

 

Score Map

입력 이미지에서 각 위치에 대한 객체가 있을 확률을 나타내는 맵이다. 높은 확률을 가지는 위치들이 객체의 위치로 예측된다.

 

 

 

<참고자료>

https://velog.io/@jee-9/Deep-Learning-%EA%B8%B0%EC%B4%88-Channel-Feature-Map-%EA%B0%9C%EC%9A%94

Deep Learning 기초: Channel, Feature Map 개요