차근차근 한걸음씩 개발 일기

글쓰기 능력이 부족하다 느껴져서 구매를 했다. 매일 조금씩 꾸준히 읽어야겠다!

오늘은 U-Net에 대해 알아려보한다. 개요 U-Net은 MICCAI에서 'U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation' 이라는 논문으로 처음으로 제안 구조로서 매우 적은 수의 학습 데이터로도 정확한 이미지 세그멘테이션 성능을 보여주었으며 ISBI 세포 추적 챌린지 2015에서 큰 점수 차이로 우승했다고 한다. U-Net은 오토인코더(autoencoder)와 같은 인코더-디코더(encoder-decoder) 기반 모델에 속한다. 아래의 오토 인코더 모델 구조를 보면 인코딩 단계에서는 입력 이미지의 특징을 파악하기 위해 채널의 수는 늘리면서 차원을 축소한다. 디코딩 단계에서는 저차원으로 인코딩된 정보만 이용하여 채널의 수를 줄이고 차원을..

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