이번 Post에서는 U-Net에 관해서 알아보도록 하겠습니다. 0. Introduction U-Net은 2015년 Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox의 “U-Net_Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation”이라는 Paper에 처음 소개되었으며, 효율적인 구조와 성능은 특히 적은 양의 Train Data로도 우수한 분할 결과를 얻을 수 있게 하며, Paper 제목에서도 유추할 수 있듯이, Data가 부족하거나 비싼 의료 분야에서 특히 두각을 나타냈습니다. 1.
사용 예 U-Net의 강점은 배경과 객체를 분리하는데 특화된 모델이고 또한 특히 적은 양의 Train Data로도 우수한 분할 결과를 얻을 수 있다는 강점으로 인해 다음과 같은 영역에서 많이 사용됩니다. 1.0. 의료 이미지 분석 U-Net은 특히 MRI, CT 스캔 등의 의료 이미지에서 조직 유형이나 병변을 정밀하게 분...
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