수혁지능

Abstract 기존까지 deep network들을 성공적으로 훈련시키려면 필연적으로 수천개 이상의 annotated된 training sample이 필요했음. 본 논문에서 제시하는 네트워크와 training 방법은 data augmentation에 focus를 하여 available한 annotated sample을 더 효과적으로 활용할 수 있게 하였음. U-Net은 context를 포착하는 contracting path와 정확한 localization을 위한 expanding path로 구성되어 있고, 이 두 path는 서로 symmetric.(localization = 이미지 안에서 bbox등을 사용하여 객체의 위치 정보를 출력해 주는 것(bbox에선 왼쪽 위, 오른쪽 아래 좌표 출력)) U-Net..