Convolution - 시그널 분해
과거에는 일일이 필터를 만들어서 피쳐를 뽑았다 (엣지, 코너 등등) - 좋은 예시로는 얼굴을 검출하는Adaboost.
피쳐를 뽑는것을 좀 더 조직화 할 수 있을까? - HoG Detector + SVM 등으로 분류.
근데 이렇게 해도 성능이 부족함. 성능을 높히려면 더 많은 필터를 써보면 되지않을까? - Gaussian derivative filters, Bag of Words
CNN을 통해서 피쳐를 추출할 경우, 사람이 직접 만든 (Hand-made features)보다 더 많은 필터 (피쳐)를 뽑아내게 됨으로써, 엄청난 성능을 내게 되었다.
뉴럴넷의 출현으로 인해 이미지 프로세싱 계는 뒤집어졌다고 ㅋㅋ
