「U-Net」の版間の差分

'''U-Net'''は、フライブルク大学コンピュータサイエンス学部で生物医学画像の分割用に開発された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。<ref name="Ronneberger_20152">{{cite arXiv|eprint=1505.04597|class=cs.CV|title=U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation|date=2015|vauthors=Ronneberger O, Fischer P, Brox T}}</ref>このネットワークは完全[[畳み込みニューラルネットワーク]]<ref name="Shelhamer_20172">{{cite journal|date=Nov 2014|title=Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation|journal=IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence|volume=39|issue=4|pages=640–651|arxiv=1411.4038|doi=10.1109/TPAMI.2016.2572683|pmid=27244717|vauthors=Shelhamer E, Long J, Darrell T|s2cid=1629541}}</ref>を基にしていて、より少ないトレーニング画像で動作し、より正確なセグメンテーションができるように、アーキテクチャが修正・拡張されている。U-Netアーキテクチャを使用した最新（2015年）の[[GPU]]では、512×512の画像のセグメンテーションにかかる時間は1秒未満である。<ref name="Ronneberger_20152" />

 

 

== U-Netの特徴 ==