U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
2025. 2. 19. 20:50
U-Net 논문이다. 논문을 정리하기 전에 대략적으로 먼저 읽어보니 FCN에서 사용한 skip connection의 개념과 upsampling의 개념을 활용하였고 매우 적은양의 바이오 의료데이터라는 데이터의 도메인을 잘 이해하고 data augmentation 전략을 잘 수립한 것이 모델의 성능을 끌어올리는데 도움이 된듯하다.논문의 구성은 간단해 보이지만 지금 시점에서 10만회가 넘는 피인용수를 기록하고 있다.간단해 보인다는 것은 잘 정리 되었다는 뜻! 내가 보기에도 정리되지 못한 실험과 막연한 글쓰기로 리젝당한 경험이 있기에 롤 모델로 삼고 싶은 실험과 글쓰기 사례이다.contract path로 context를 포착하고 symmetric expanding path로 정확하게 위치를 포착한다(locali..
