U-Net의 핵심 아이디어 파악하기

1. introduction input 이미지와 비슷한 사이즈의 출력을 가지는 모델? 지금 대부분 일부분 classification하는 모델의 기원 fully convolutional network의 기본적인 특징을 가지면서 낮은 layer의 feature와 높은 layer의 feature를 더욱 잘 융합하는 방법으로 skip connection 방법을 활용 2. 구조 contracting path와 expanding path의 결합으로 U자형처럼 생겼다 2-1) contracting path 3*3 convolution과 ReLU를 반복적으로 통과하고 maxpooling을 통과하여 해상도크기를 절반 낮추고 채널 수를 2배로 높이면서 receptive field를 높여간다 최종적으로 이미지의 전체적인 정..