U-Net — это архитектура свёрточной нейронной сети (CNN), которая была специально разработана для задач семантической сегментации, то есть для процесса классификации каждого пикселя изображения на определенные категории.

Особенности архитектуры:

1. Форма "U": Как следует из названия, архитектура сети имеет форму буквы "U", которая состоит из двух основных частей: сверточной (сжимающей) и разверточной (расширяющей).

2. Сжимающий путь: В первой части (левая сторона U) происходит несколько операций свертки и пулинга, которые постепенно уменьшают размер пространственных данных, увеличивая при этом глубину (количество фильтров или карт признаков). Этот путь помогает сети абстрагироваться от исходных данных и выявлять ключевые признаки.

3. Расширяющий путь: Вторая часть (правая сторона U) состоит из операций "апсэмплинга" или транспонированной свертки, которые увеличивают размер карт признаков, стремясь восстановить пространственные размеры исходного изображения. При этом уровни с левой стороны соединяются с правой стороной через "пропускаемые соединения".

4. Пропускаемые соединения (skip connections): Одна из ключевых особенностей U-Net — это наличие пропускаемых соединений, которые передают карты признаков из сверточной части непосредственно к соответствующим слоям в разверточной части. Это позволяет сети использовать как глубокую, так и поверхностную информацию для точной сегментации.

Применения:

Изначально архитектура была разработана для сегментации биомедицинских изображений, но благодаря своей эффективности и точности архитектура нашла применение и в других областях, таких как:

• Анализ аэрофотоснимков;
• Автоматическая сегментация объектов на сценах уличного движения;
• Применение в задачах, связанных с аграрным сектором и мониторингом окружающей среды.

Преимущества:

• Высокая точность: Демонстрирует высокую точность в задачах сегментации, особенно когда доступно ограниченное количество данных.
• Эффективность: Архитектура позволяет достаточно эффективно использовать обучающие данные, что критично в областях с ограниченными наборами данных, как, например, в медицинской визуализации.

U-Net продолжает оставаться одной из наиболее популярных архитектур для сегментации изображений, и с тех пор было предложено множество его модификаций и улучшений, направленных на повышение точности и эффективности в различных задачах.

May 24, 2024, easyoffer