UNETセグメンテーション

U-Netは、セマンティックセグメンテーションに使用されるニューラルネットワークアーキテクチャで、収縮パスと拡大パスから構成されています。収縮パスでは、3x3の畳み込み、ReLU活性化、2x2の最大プーリングを繰り返し適用することでダウンサンプリングを行い、各レベルで特徴チャネル数が倍増します。一方、拡大パスでは、アップサンプリング、2x2の畳み込み、特徴マップの連結、そして3x3の畳み込みによってアップサンプリングを行います。最後に、1x1の畳み込みにより特徴ベクトルを目的のクラスにマッピングします。U-Netは医療画像解析において重要な応用価値を持ち、効率的かつ正確にピクセルレベルの分類を達成できます。