FCN2 [머신러닝 공부] 딥러닝/FCN (Fully Convolutional Networks) 이번 포스팅에서는 Semantic Segmentation 문제를 위해 제안된 딥러닝모델인 Fully Convolutional Networks 에 대해 공부해보았다. 이 Network 는 U-Net에의 기본개념이기도 하다. dbstndi6316.tistory.com/251 [머신러닝 공부] 딥러닝/U-Net 이전 포스팅에서는 2021년 인턴에서 사용한 GNN에 대해 포스팅했다. 이번엔 2019년 인턴에서 U-Net을 사용한 것에 대해 다시 알아보는 포스팅을 할 것이다. U-Net U-Net은 이미지 분할을 목적으로 제안 dbstndi6316.tistory.com Semantic Segmentation 이란 입력이미지에서 물체를 Detect 하여 bounding box를 그리는 것 뿐 아닌 픽셀단위로 물체를.. 2021. 4. 6. [머신러닝 공부] 딥러닝/U-Net 이전 포스팅에서는 2021년 인턴에서 사용한 GNN에 대해 포스팅했다. 이번엔 2019년 인턴에서 U-Net을 사용한 것에 대해 다시 알아보는 포스팅을 할 것이다. U-Net U-Net은 이미지 분할을 목적으로 제안된 End to End 방식의 Fully Convolutional Network 기반 모델이다. 네트워크 구성의 형태가 U 모양이여서 U-Net 이라는이름이 붙여졌다. 레이어를 나열해보면 다음과 같은 형태를 보인다. U-Net은 1) 이미지의 context 정보를 얻기위한 네트워크와 2) Localization 을 위한 네트워크가 대칭형태로 구성되어 있다. 1) 이미지의 context 정보를 얻기위한 네트워크 즉 encoding 과정을 Contracting Path 라고 부른다. Fully C.. 2021. 4. 3. 이전 1 다음 반응형
