[딥러닝] U-Net 경량화: Mobile U-Net 만들기

Depthwise Convolution으로 더 가볍고 빠르게 U-Net은 구조가 간단하면서도 성능이 좋아서 이미지·음성 전처리에 폭넓게 쓰이는 모델입니다. 하지만 단점도 하나 있죠.

모델이 무겁고 연산량이 많다는 점입니다. 그래서 오늘은 U-Net을 경량화하는 대표적인 방법 중 하나인 Depthwise Separable Convolution (DSC)를 적용한 Mobile U-Net을 소개하겠습니다.

경량화의 핵심: Depthwise Separable Convolution이란? Depthwise Separable Convolution은 일반적인 Conv2d 연산을 두 단계로 나누는 기법입니다.

기존 Conv2d (일반 합성곱) 입력 채널 × 출력 채널 × 커널 크기 계산량: 매우 많음 Depthwise Separable Conv Depthwise Conv: 입력 채널마다 1개의 필터 적용 (채널 간 연산 없음) Pointwise Conv: 1x1 Conv로 채널 간 정보 결합 ...