[Segmentation] SegNet
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DeepLearning/Segmentation
SegNet SegNet은 Encoder-Decoder 유형의 구조를 사용하는 Image Segmentation 모델이다. UNet과 마찬가지로 FCN의 구조를 이용했다고 볼 수 있다. Encoder SegNet 구조의 왼쪽 부분을 Encoder라 하며, Encoder에서는 VGG16의 13개 Convolution Layer을 동일하게 사용한다. Convolution, Pooling 구조들 통해 Input Image의 특징 맵(featrue map)을 추출하게 된다. Decoder 오른쪽 부분을 Decoder라고 한다. Decoder에서는 Encoder에서 뽑은 특징 맵을 Upsampling과 Convolution을 하여 작아진 이미지를 원래 크기로 되돌린다. Upsampling 후 마지막 Layer에서..
[Segmentation] U-Net
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DeepLearning/Segmentation
UNet UNet은 FCN(Fully Convolutional Network)을 수정하고 확장한 End-to-End 모델로, 모델 구조가 U 모양이라 U-Net이라 명칭 되었다. 2021/01/07 - [DeepLearning/개념] - [Segmentation] FCN, Fully Convolutional Network [Segmentation] FCN, Fully Convolutional Network Segmentation? Segmentation이란 이미지상의 물체들을 픽셀 단위로 분할, 검출하는 것이다. Segmentation은 구체적으로 Sementic Segmentation과 Instance Segmentation으로 나뉜다. Sementic Segmentation은.. wjs7347.tis..
woongs_93
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