Info **UNet 3+: A Full-Scale Connected UNet for Medical Image Segmentation** *Huimin Huang, Lanfen Lin, Ruofeng Tong, Hongjie Hu, Qiaowei Zhang, Yutaro Iwamoto, Xianhua Han, Yen-Wei Chen, Jian Wu* [[paper](https://arxiv.org/abs/2004.08790)] ICASSP(IEEE) 2020 - U-Net++와 마찬가지로, U-Net3+ 모델은 Skip connection의 개선을 목표로 두고 설계된 모델이다. 본문에서 저자는 U-Net의 skip connection과 U-Net++의 Skip Pathways (skip connectio..

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..