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U-Net

ー 概要 ー

U-netはConvolutional AutoEncoderの構造に似ておりEncoderの途中の層からDecoderへショートカットをもたせた構造になっている.領域分割などにおいて威力を発揮をしている.
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この章を学ぶ前に必要な知識
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効果
  • Segmentationなどの分野で精度の高い結果を出力する
ポイント
  • AutoEncoderのような構造にEncoderのときの情報をDecoderにも加えている
  • CNNではなくなってしまう局所的な情報をEncoderから引っ張る形になっている

解 説

U-Netは領域分割(セグメンテーション)などを得意として医療画像等の解析の研究でも使用されるCNNベースのネットワーク. Convolution層を重ねたEncoder側とUpConvolution層とConvolution層を重ねたDecoder側を持ち、さらにEncoder側の局所的な特徴をDecoder側に伝播させる経路を持つのを特徴とする.
U-netとは
U-Netネットワーク構造 (U-NetのUはこの構造からきている. https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/ より引用)
U-Netはpix2pixでも使用されて精度高い画像変換を可能にしている.
外部リンク
pix2pix Github
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