의료영상 처리, 컴퓨터 비전을 위한 모델을 학습시키고 다룰 때를 위해 구성 해놓은 가상환경 설정 명령어 모음입니다. 주로 medical image segmentation, U-Net based models, ViT models, Albumentation 등을 다루는데 사용되었습니다. 최초 'conda' 환경 세팅 명령어 conda upgrade conda —all -y conda update -n base conda -y conda update —all conda update -n base -c defaults conda -y python -m pip install —upgrade pip 'Vision' 환경 세팅 명령어 conda create -n Vision -y conda update conda -..

Info **U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation** *Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox* [[arXiv]]: https://arxiv.org/abs/1505.04597 MICCAI 2015 - 원래 U-Net에서는 Convolution 연산을 수행할 때 패딩을 넣지 않아서 이미지의 크기가 점진적으로 줄어들지만, 현 시점의 구현에서는 입력 이미지의 크기를 줄일 필요가 없습니다. (오히려 잠재적으로 여러방면에서 손해) 하지만 해당 본문에서는 실제 U-Net 모델을 그대로 재현했습니다. U-Net 특징 매개변수의 효율적인 사용: U-Net 아키텍처는 건너뛰기 연결을 사용하여 인코더와..