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U-Net

セマンティックセグメンテーションに用いられるU字構造のネットワークです。情報を圧縮・復元する過程でスキップ接続を活用し、高精度な画像分割を実現します。

詳しい説明

U-Netとは、画像内の各画素に対してクラス分類を行うセマンティックセグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワーク構造です。その名の通り、U字型の対称なネットワーク構成を持っているのが最大の特徴です。

仕組みとしては、画像を圧縮するエンコーダ部と、解像度を復元するデコーダ部から成り立ちます。さらに、エンコーダ部の特徴マップをデコーダ部へ直接結合するスキップ接続を用いることで、詳細な位置情報を保持したまま高精度なセグメンテーションを可能にしました。

G検定では、画像処理の応用技術として代表的です。特に医療画像解析など、輪郭の精度が求められる領域で活用されることが問われます。セマンティックセグメンテーションを実現するアーキテクチャとして、他のモデル（FCNなど）との構造的な違いや、スキップ接続の役割を把握しておくことが重要です。