U-Net & SAM

u-net 

 

l U-Net은의료영상처리와같은고해상도이미지영역분할작업에특히뛰어난성능을 보이는딥러닝아키텍처 l 이모델은특히세밀한이미지영역분할을필요로하는분야에서강력한도구로자리잡았음 l 특히나U-Net이제안한아키텍처는최신인공지능모델에서까지많은영향을주게되었음 l U-Net은주로의료이미지분할을위해설계된특별한형태의합성곱신경망 l 이네트워크는그구조가‘U’ 형태를닮았다하여U-Net이라명명되었으며, 두가지주요 구성요소인수축경로(contracting path)와확장경로(expanding path)를포함

 

 

세그멘테이션을 할때 유리한 정보만 뽑아서 키우기

위치정보나 디테일 정보가 사라짐 -> skip connection! 

입력이미지로 부터 피처 맵이 생성되는데 동일한 애들끼리 더하거나 concat해줌 

디테일이 살아야하는 경우는 addition, 아니면 concat해준다..
 bottelnec을 어떻게 구성하는지가 중요함 

 

 

 

sam

 

https://github.com/joomj2000/OpenCV/blob/main/UNet_%26_SAM.ipynb

OpenCV/UNet_&_SAM.ipynb at main · joomj2000/OpenCV