Feature Map

개념

Feature Map은 이미지에 특정 필터를 적용했을 때 위치별로 그 필터가 얼마나 강하게 반응했는지를 나타내는 2차원 지도이다.

생성 과정

컨볼루션을 통해 입력 이미지와 필터를 곱하고 더하면 한 장의 feature map이 만들어진다. 필터가 여러 개라면 여러 장의 feature map이 생긴다.

입력 $X$, 필터 $K$, 편향 $b$에 대한 feature map의 한 위치는 다음처럼 계산할 수 있다.

$$F_{i,j}=\sigma \left(\sum _u\sum _v{X}_{i+u,j+v}{K}_{u,v}+b\right)$$

의미

feature map은 원본 이미지 자체가 아니라, 특정 패턴에 대한 반응 결과이다. 예를 들어 어떤 feature map은 수직선에 강하게 반응하고, 다른 feature map은 곡선이나 질감에 반응할 수 있다.

CNN에서의 역할

CNN은 여러 층을 거치며 낮은 수준의 feature map에서 높은 수준의 feature map으로 정보를 바꾼다. 초기 층은 에지나 색 변화 같은 단순한 특징을, 깊은 층은 눈, 코, 얼굴 구조 같은 더 추상적인 특징을 잡을 수 있다.