12 Novembre 2021
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Cos’è l’architettura unet?

UNET è un’architettura sviluppata da Olaf Ronneberger et al. per la segmentazione di immagini biomediche nel 2015 all’Università di Friburgo, in Germania. È uno degli approcci più utilizzati oggi in qualsiasi compito di segmentazione semantica. Si tratta di una rete neurale completamente convoluzionale che è progettata per imparare da un minor numero di campioni di formazione. È un miglioramento rispetto alla FCN esistente – “Fully convolutional networks for semantic segmentation” sviluppata da Jonathan Long et al. in (2014).

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UNET – Architettura di rete

UNET è un’architettura di rete codificatore-decodificatore a forma di U, che consiste di quattro blocchi codificatori e quattro blocchi decodificatori che sono collegati tramite un ponte. La rete di codifica (percorso contraente) dimezza le dimensioni spaziali e raddoppia il numero di filtri (canali di caratteristiche) in ogni blocco di codifica. Allo stesso modo, la rete di decodifica raddoppia le dimensioni spaziali e dimezza il numero di canali di caratteristiche.

Encoder

La rete di codifica agisce come l’estrattore di caratteristiche e apprende una rappresentazione astratta dell’immagine in ingresso attraverso una sequenza di blocchi di codifica. Ogni blocco codificatore consiste di due convoluzioni 3×3, dove ogni convoluzione è seguita da una funzione di attivazione ReLU (Rectified Linear Unit). La funzione di attivazione ReLU introduce la non-linearità nella rete, che aiuta nella migliore generalizzazione dei dati di allenamento. L’uscita della ReLU agisce come una connessione di salto per il blocco di decodifica corrispondente.

Successivamente, segue un max-pooling 2×2, dove le dimensioni spaziali (altezza e larghezza) delle mappe delle caratteristiche sono ridotte della metà. Questo riduce il costo computazionale diminuendo il numero di parametri addestrabili.

Saltare la connessiones

Queste skip connections forniscono informazioni aggiuntive che aiutano il decoder a generare caratteristiche semantiche migliori. Agiscono anche come una connessione di scorciatoia che aiuta nel flusso diretto dei gradienti agli strati precedenti senza alcuna degradazione. In termini semplici, possiamo dire che la connessione skip aiuta a migliorare il flusso del gradiente durante la backpropagation, che a sua volta aiuta la rete ad apprendere una migliore rappresentazione.

Ponte

Il ponte collega la rete del codificatore e quella del decodificatore e completa il flusso di informazioni. Consiste di due convoluzioni 3×3, dove ogni convoluzione è seguita da una funzione di attivazione ReLU.

Rete di decodifica

La rete di decodifica è usata per prendere la rappresentazione astratta e generare una maschera di segmentazione semantica. Il blocco di decodifica inizia con una convoluzione di trasposizione 2×2. In seguito, viene concatenata con la corrispondente mappa delle caratteristiche di connessione saltata dal blocco di codifica. Queste connessioni saltate forniscono caratteristiche dai livelli precedenti che a volte sono perse a causa della profondità della rete. Dopo di che, vengono utilizzate due convoluzioni 3×3, dove ogni convoluzione è seguita da una funzione di attivazione ReLU.

L’uscita dell’ultimo decoder passa attraverso una convoluzione 1×1 con attivazione sigmoide. La funzione di attivazione sigmoide dà la maschera di segmentazione che rappresenta la classificazione in pixel.

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Cos’è un modello UNet?

UNet è un’architettura di rete neurale convoluzionale che si è espansa con pochi cambiamenti nell’architettura CNN. È stata inventata per trattare le immagini biomediche dove l’obiettivo non è solo classificare se c’è un’infezione o no, ma anche identificare l’area di infezione.

Qual è l’uso di UNet?

UNet è in grado di fare la localizzazione dell’immagine prevedendo l’immagine pixel per pixel e l’autore di UNet sostiene nel suo articolo che la rete è abbastanza forte da fare una buona predizione basata anche su pochi set di dati utilizzando tecniche di aumento eccessivo dei dati.

Cos’è la segmentazione UNet?

Architettura UNET e addestramento UNET è stato sviluppato da Olaf Ronneberger et al. per la segmentazione di immagini biomediche. … Quindi è una rete completamente convoluzionale (FCN) end-to-end, cioè contiene solo strati convoluzionali e non contiene alcuno strato denso, per cui può accettare immagini di qualsiasi dimensione.

Cosa significa UNet?

Rete universale. UNET. Unified Narcotics Enforcement Team (Dipartimento di Polizia di Rapid City; Rapid City, SD)

UNet è supervisionato?

Con dati di annotazione limitati, applichiamo un’architettura semi-supervisionata non solo per ottenere conoscenza esperta dal corpus etichettato, ma anche per migliorare le prestazioni della capacità di generalizzazione dell’algoritmo di apprendimento dai dati non etichettati.

UNet è una FCN?

FCN, U-net sono molto simili. La loro idea di architettura del modello di base e l’implementazione sono quasi le stesse con piccole differenze. … Un’altra leggera differenza tra UNet e FCN è il metodo di upsampling. In FCN, la mappa delle caratteristiche di downsampling dello stesso livello e la mappa delle caratteristiche upsampled sono semplicemente aggiunte e upsampled subito.

Unet è supervisionato?

Con dati di annotazione limitati, applichiamo un’architettura semi-supervisionata non solo per ottenere una conoscenza esperta dal corpus etichettato, ma anche per migliorare le prestazioni della capacità di generalizzazione dell’algoritmo di apprendimento dai dati non etichettati.

Unet è una FCN?

FCN, U-net sono molto simili. La loro idea di architettura del modello di base e l’implementazione sono quasi le stesse con piccole differenze. … Un’altra leggera differenza tra UNet e FCN è il metodo di upsampling. In FCN, la mappa delle caratteristiche di downsampling dello stesso livello e la mappa delle caratteristiche upsampled sono semplicemente aggiunte e upsampled subito.

Unet è un encoder decodificatore?

UNET è un’architettura di rete encoder-decoder a forma di U, che consiste di quattro blocchi encoder e quattro blocchi decoder che sono collegati tramite un ponte. La rete di codifica (percorso di contrazione) dimezza le dimensioni spaziali e raddoppia il numero di filtri (canali di caratteristiche) in ogni blocco di codifica.

Qual è la differenza tra FCN e U-Net?

Le principali differenze di U-Net rispetto a FCN sono: U-Net è simmetrica e usa connessioni saltate tra i percorsi di downsampling e upsampling. Le architetture originali di U-Net e FCN sono state utilizzate per addestrare modelli utilizzando entrambi i set di dati.

Perché U-Net funziona bene?

Beh, è definito semplicemente nel documento stesso. UNet usa uno schema di ponderazione delle perdite piuttosto innovativo per ogni pixel, in modo che ci sia un peso maggiore al confine degli oggetti segmentati. … Prima di tutto viene applicata la softmax pixel-wise sull’immagine risultante che è seguita dalla funzione di perdita cross-entropia.

U-Net è una FCN?

FCN, U-net sono molto simili. La loro idea di architettura del modello di base e l’implementazione sono quasi le stesse con piccole differenze. … Un’altra leggera differenza tra UNet e FCN è il metodo di upsampling. In FCN, la mappa delle caratteristiche di downsampling dello stesso livello e la mappa delle caratteristiche upsampled sono semplicemente aggiunte e upsampled subito.

U-Net è un autocodificatore?

UNet [4] è un autoencoder convoluzionale con connessioni aggiuntive tra le parti del codificatore e del decodificatore. Questo tipo di rete neurale è anche chiamato “architettura a clessidra”. UNet e le reti neurali che sono usate lo stesso approccio mostrano risultati molto accurati in una vasta area di applicazioni biomediche.

UNet è un autocodificatore?

UNet [4] è un autoencoder convoluzionale con connessioni aggiuntive tra le parti del codificatore e del decodificatore. Questo tipo di rete neurale è anche chiamato “architettura a clessidra”. UNet e le reti neurali che sono usate lo stesso approccio mostrano risultati molto accurati in una vasta area di applicazioni biomediche.

Quanti strati ha UNet?

In totale la rete ha 23 strati convoluzionali.

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