CNN 기술 개발 동향(U-Net, V-Net 중심)

U-Net과 V-Net은 medical image segmentation에 많이 사용한다.

U-Net : the segmentation of biological microscopy images
V-Net :  data augmentation strategy to leverage from the available annotated image

   - a contracting sub-net to encode the semantics and context information
   - an expanding sub-net uses and decodes the encoded informa-tion for the generation of segmented maps.

VGG16 : 16층으로 구성된 CNN모듈

ImageNet : is a dataset of over 15 million labeled high-resolution images belonging to roughly 22,000 categories. 

The images were collected from the web and labeled by human labelers

참조 :
1. 논문 : Medical Image Segmentation Using a U-Net type of Architecture arxiv.org/pdf/2005.05218.pdf

2. 강의 : youtu.be/yG6GbEtGUrU

3. 블로그 : bskyvision.com/504

4. VGG16 논문. 소스 : neurohive.io/en/popular-networks/vgg16/

 

 

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