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Convolutional Neural Network · MobileNet v1

AI의 눈으로 세상 보기
— 사물 인식 체험

사진을 업로드하면 MobileNet이 실시간으로 사물을 분류합니다.
각 레이어가 무엇을 추출하는지 피처맵과 커널로 탐색해 보세요.

MobileNet v1 · ImageNet 1,000개 클래스 · 모든 처리는 브라우저 내부에서만 이루어집니다

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📚 이 화면은 교육용으로 재구성된 축약 버전입니다.
실제 MobileNet v1은 Conv2D·BatchNorm·ReLU·DepthwiseConv 등 약 90개의 레이어로 구성되어 있습니다. 배치정규화(BatchNorm)·활성화(ReLU) 등 반복 구조는 매 블록마다 존재하지만, 여기서는 흐름을 이해하기 쉽도록 역할이 뚜렷한 대표 레이어만 선별했습니다.
📌 "이게 전부가 아니라는 것"을 기억하세요. 실제 딥러닝 모델은 훨씬 깊고 복잡합니다.
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