Что известно про юнет ?
Спросят с вероятностью 14%
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:
1⃣Форма "U": Как следует из названия, архитектура сети имеет форму буквы "U", которая состоит из двух основных частей: сверточной (сжимающей) и разверточной (расширяющей).
2⃣Сжимающий 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.
3⃣Расширяющий 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".
4⃣Пропускаемые 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.
👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 207 вопроса на Data Scientist. Ставь 👍 если нравится контент
🔐 База собесов | 🔐 База тестовых
Спросят с вероятностью 14%
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:
1⃣Форма "U": Как следует из названия, архитектура сети имеет форму буквы "U", которая состоит из двух основных частей: сверточной (сжимающей) и разверточной (расширяющей).
2⃣Сжимающий 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.
3⃣Расширяющий 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".
4⃣Пропускаемые 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.
👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 207 вопроса на Data Scientist. Ставь 👍 если нравится контент
🔐 База собесов | 🔐 База тестовых