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논문 읽기 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation [1] 도입 이미지 세그멘테이션은 이미지 감지 분야와는 달리 이미지 안의 사물을 "픽셀단위"로 이해한다. 왼쪽 사진이 이미지 감지, 오른쪽 사진이 이미지 세그멘테이션이다. 이 문제를 해결하는 방법으로, 슬라이딩 윈도우를 이용한 방법이 있었는데 [1] 이 논문에서는 FCN(완전 합성곱 네트워크)을 이용해 훨씬 쉽고 효율적으로 이 문제를 해결했다. 논문에서 찾아볼 수 있는 4가지 요소들 (1) 아래의 그림을 보면 일반적인 FCN과는 차이점이 있다. 바로 업샘플링이다. 단순한 선형 보간 X up-convolution 과 concatenation을 이용 (2) 또한 네트워크가 진행됨에 따라 이미지 사이즈가 작아지는데 이를 해결하기 위해 Overlap-tile strategy를 사용해 경계값을 미러링으로 보정해 손실을 막았다. (3) 한정적인 데이터 수 극복 data ...

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