U net 구조가 무엇인지 궁금합니다
안녕하세요 AI관련해서 저널을 읽다가 U_net 구조에 대한 언급이 있는데요 처음들어봐서요 어떠한 구조를 말하는것인지 궁금합니다
안녕하세요
U-Net은 이미지 분할 작업에서 우수한 성능을 보이는 CNN(Convolutional Neural Network) 아키텍처로, 특징 추출과 특징 복원 두 가지 과정을 통해 입력 이미지를 처리합니다. 특히, U자 형태의 구조를 가지고 있어서 특징 정보를 보존하면서 정확한 이미지 분할을 수행합니다. 이 아키텍처는 적은 학습 데이터로도 뛰어난 성능을 발휘하며, 생체 의료 이미지 분할, 위성 이미지 분할 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
안녕하세요. 전기기사 취득 후 현업에서 일하고 있는 4년차 전기 엔지니어 입니다.
U-Net은 주로 의료 이미지를 분할하는 데 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 아키텍처입니다. 이 구조는 'U'자 형태로 인코딩(제다운 샘플링)과 디코딩(업 샘플링) 경로를 가집니다. 인코딩 경로는 주어진 입력 이미지를 작은 특징으로 점점 압축하고, 디코딩 경로는 이를 다시 원래 크기로 복원하며 픽셀 수준에서의 세밀한 특징을 추출합니다. 이 과정에서 인코딩과 디코딩 단계 사이의 각각 대응하는 레이어들이 스킵 연결로 연결되어 있어, 특징을 효율적으로 재구성할 수 있게 합니다. 이러한 특징 덕분에 U-Net은 특히 경계가 명확한 피사체를 감지하고 분할하는 데 매우 효과적입니다.
안녕하세요. 전기전자 분야 전문가입니다.
U-Net은 주로 이미지 세분화에 사용되는 신경망 아키텍처로, 특히 의료 영상을 분석하는 데 많이 활용됩니다. 이 네트워크는 대칭적인 U자 형태의 구조로 인해 U-Net이라 불리며, 인코딩 경로와 디코딩 경로로 구성됩니다. 인코딩 경로에서는 입력 이미지를 점차 작은 크기의 특성 맵으로 변환해가며 정보를 추출하고, 디코딩 경로에서는 이 특성 맵을 다시 확장하며 원래 해상도로 복원합니다. 이 과정에서 인코딩 경로의 정보를 디코딩 경로로 전달하기 위해 스킵 연결이 사용되어, 세부 정보를 잘 보존할 수 있습니다. 이러한 특징 덕분에 U-Net은 높은 정확도의 분할 결과를 제공할 수 있습니다.
좋은 하루 보내시고 저의 답변이 도움이 되셨길 바랍니다 :)
안녕하세요.
U-Net의 기본 아이디어는 저차원 뿐만 아니라 고차원 정보도 이용하여 이미지의 특징을 추출함과 동시에 정확한 위치 파악도 가능하게 하자는 것으로 알려져 있습니다.
결국 쉽게말해 AI의 고차원화를 위한 프로그램의 일종이죠.
감사합니다.