Unet Segmentation

U-Net은 세マン틱 세그멘테이션에 사용되는 신경망 아키텍처로, 축소 경로와 확장 경로로 구성됩니다. 축소 경로는 3x3 컨볼루션, ReLU 활성화, 2x2 맥스 풀링을 반복적으로 적용하여 다운샘플링을 수행하며, 각 레벨에서 피처 채널의 수가 두 배로 증가합니다. 반면에 확장 경로는 업샘플링, 2x2 컨볼루션, 피처 맵 연결, 그리고 3x3 컨볼루션을 통해 업샘플링을 수행합니다. 마지막으로, 1x1 컨볼루션이 피처 벡터를 원하는 클래스로 매핑합니다. U-Net은 의료 이미지 분석에서 중요한 응용 가치를 가지고 있으며, 효율적이고 정확하게 픽셀 단위 분류를 달성할 수 있습니다.