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u-net 예제

U-net 아키텍처는 인코더-디코더 아키텍처와 동의어입니다. 기본적으로 FCN을 기반으로 하는 딥 러닝 프레임워크입니다. 그것은 두 부분으로 구성되어 있습니다 : 안녕하세요 토비아스, 좋은 튜토리얼 주셔서 감사합니다; 이 데이터 집합을 사용하여 기계 학습을 배웠기 때문에 솔루션을 전반적으로 사용하는 것이 정말 도움이 되었습니다. 나는 당신의 접근 방식에 대한 몇 가지 질문이 있었지만 : 1) 데이터 세트 자체에 이미지가 발견 된 깊이가 포함되어 있지만 예제에서 어떻게 사용되었는지는 알 수 없지만 (명백한 것을 놓치지 않는 한?) 2) 해당 레이어 설정에 어떻게 정착했습니까? 주어진 입력에 대해 네트워크를 설정하는 방법에 대한 일반적인 규칙이 있습니까? 예를 들어 jpg로 이미지를 변환하려고 했습니까? 예를 들어 1000 * 1000 픽셀이있는 하나의 큰 교육 이미지가 있으며 4 개의 중간 크기의 이미지로 분할 할 수 있으며 각 이미지는 500 * 500 픽셀을 가지거나 16 개의 작은 이미지로 분할 할 수 있으며 각 이미지는 250 * 250 픽셀을 가지고 있습니다. 안녕 토비아스, 나는 당신의 같은 모델을 훈련했다고 말하고, 나는 새로운 예측을 만들기 위해이 잘 훈련 된 모델을 사용하고 싶습니다. 새 이미지의 형식에 대한 요구 사항은 무엇입니까? 1) 교육 이미지와 동일한 치수와 해상도를 갖기 위해 잘라내고 크기를 조정해야 합니까? 예를 들어 새 큰 이미지를 원시 학습 이미지로 101×101로 자르십시오. 그런 다음 크기를 조정한 교육 이미지로 128 ×128로 크기를 조정합니까? 예제에서 볼 수 있듯이 이 네트워크는 다재다능하며 합리적인 이미지 마스킹 작업에 사용할 수 있습니다. 적절한 교육, 적절한 데이터 집합 및 교육 시간을 감안할 때 높은 정확도를 얻을 수 있습니다. 우리는 더 고급 U-net 사용 예제의 목록을 고려하는 경우 우리는 몇 가지 더 적용 패터를 볼 수 있습니다 : U-Net 아키텍처는 완전히 컨볼루션 네트워크에 구축하고 의료 이미징에서 더 나은 세분화를 생성하는 방식으로 수정됩니다.

FCN-8과 비교하여 두 가지 주요 차이점은 (1) U-net이 대칭이고 (2) 다운샘플링 경로와 업샘플링 경로 사이의 건너뛰기 연결이 합계 대신 연결 연산자 적용입니다. 이러한 건너뛰기 연결은 업샘플링하는 동안 전역 정보에 로컬 정보를 제공하려고 합니다. 대칭으로 인해 네트워크는 upsampling 경로에 많은 수의 피처 맵을 가지고 있어 정보를 전송할 수 있습니다. 이에 비해 기본 FCN 아키텍처에는 업샘플링 경로에 맵이 있는 클래스 수만 있었습니다. U-net은 많은 실시간 예시에 적용되었다.

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