: 한 장의 사진에 포함된 여러 물체의 영역과 이름을 픽셀 수준에서 지정 하는 작업을 시멘틱 분할이라고 한다. SSD(물체감지) 에서는 BBox로 물체를 묶어 라벨을 붙였지만, 시맨틱 분할에서는 어디서부터 어디까지 픽셀 수준으로 어떤 물체인지 라벨을 붙인다.

Goal : vgg16 model로 Tramsfer Learning을 이용하여 MNIST Data 학습시켜 확인해보자 : 즉, image net을 학습한 model이 MNIST의 숫자 data들을 잘 구별할수있나 확인해보자.

Fine Tuning : transfer-laearning의 일반적인 기술로 기존에 학습되어 있는 모델을 기반으로 아키텍쳐를 목적에 맞게 변형하여 학습된 모델의 파라미터들을 미세 조정하는 방법이다.

Transfer Learning 학습된 model을 기반으로 output layer을 바꿔 학습하는 기법