728x90 반응형 SMALL skip-connection2 [Image Segmentation] U-Net (1) U-Net U-Net은 의료영상 분할 분야에서 처음 제안된 네트워크로 End-to-End 방식이다. U-Net은 FCN (Fully Convolutional Network)을 기반으로 구성되어 있으며 의료 이미지 특상 적은 데이터를 가지고도 더욱 정확한 Segmentation을 하기 위해 일부 수정을 했다. 각각의 파란색 박스는 멀티 채널 피쳐맵을 의미한다. 채널 수는 박스위에 표시되어 있다. U-Net은 가운데를 기준으로 왼쪽을 Contracting path, 오른쪽을 Expanding path라 부른다. Contracting path는 이미지의 문맥 (context)를 추출할 수 있도록 도와주는 역할을 한다. Expanding path는 피쳐맵을 업 샘플링하고 이를 contracting path에서 .. 2022. 12. 15. [Generative Model] CycleGAN 이미지 대 이미지 변환 GAN 어플리케이션 분야 중 하나는 이미지 대 이미지 변환이다. 비디오, 이미지는 물론 앞서 설명한 Style Transfer에서도 GAN이 엄청난 성공을 거두었다. 실제로 GAN은 새로운 종류의 애플리케이션을 가능하게 하기 때문에 딥러닝 연구에서의 선두에 있다. 시각적 효과가 두드러진 탓에 성공한 GAN 모델은 유튜브와 트위터 등 SNS에 많이 등장한다. 이런 종류의 변환을 구현하려면 생성자의 입력이 사진이어야 한다. 생성자가 이미지에서부터 시작하기 때문이다. 다른 말로 하면, 한 도메인의 이미지를 다른 도메인의 이미지로 매핑한다. 이전에 생성자에게 주입한 잠재 벡터는 해석이 불가능했다. 이제, 이 벡터를 입력 영상으로 대체한다. CycleGAN (Cycle-Consistent .. 2022. 12. 13. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
