유넷 (UNET)

유넷이란 ?

- 저차원과 고차원 정보를 모두 사용하여 이미지의 특징을 추출하는 인공신경망

- AE와 구조가 유사하며 다른 점이 있다면 AE는 디코딩이 저차원 정보만을 이용해 고차원으로 복원해나가는데 반해 UNET은 고차원의 특징점도 함께 이용해 이미지 특징점 추출에 더 용이

- 입력 이미지를 특별한 형태로 변형하는 데 사용되는 인공신경망

- ex. 흑백 이미지를 컬러 이미지로 전환하는 경우 사용

 

 

UNET의 원리 ?

- 복호화 시 모든 부호화 계층의 출력을 다시 사용하기 때문에 입력 이미지를 외곽선 추출, 오브젝트 검출 등 특정 형태로 변형하는데 적합

- 부호화 단계에서 복호화 단계로 정보가 전달될 때 부호화 마지막 계층의 정보만 복호화 첫 계층으로 전당되는 것이 아닌 부호화 단계의 각 계층의 결과가 해당 복호화 단계의 각 계층으로 전달

=> 차원 축소로 인한 공간 정보 손실을 방지(이미지 처리에 중요한 요소로 작용)

- 공간 정보를 손실하지 않기 때문에 이미지 변형 시 제대로 된 위치에 원하는 형태의 이미지가 나타나게 만드는 UNET의 장점을 발휘

 

 

UNET의 구조

 

 

reference ? 

한빛 미디어  / 코딩 셰프의 3분 딥러닝 케라스맛