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논문도 다 읽었으니 UNet 을 직접 pytorch로 구현해보는 실습을 해볼것이다..! 예전에 작성했던 논문 리뷰 링크! [논문 리뷰] U-Net 꼼꼼한 리뷰AbstractDeep Neural Network의 성공적인 학습을 위해서는 많은 양의 annotated training sample들이 필요하다.이 paper에서는 annotated sample들을 더욱더 효율적으로 활용하기 위하여 Data augmentation기반의 새로운 newhatisworth.tistory.com 추론하는 코드를 짤때는 사용자가 직접 테스트 해볼 수 있도록 streamlit 같은 시각화 도구를 사용하여 데모페이지도 한번 만들어보려고 하는 계획을 가지고 있다 ㅎㅎ나는 항상 코딩할때 구조부터 짜고 들어간다. 안그러면 코드가 정..

AbstractDeep Neural Network의 성공적인 학습을 위해서는 많은 양의 annotated training sample들이 필요하다.이 paper에서는 annotated sample들을 더욱더 효율적으로 활용하기 위하여 Data augmentation기반의 새로운 network 와 training strategy 에 대하여 소개한다.해당 구조는 context(이미지의 내용)를 capture하기 위하여 수축하는 path와 정확한 localization을 위한 symmetric한 확장 path로 구성되어 있다.이러한 network는 적은 양의 image들에 대하여 end-to-end로 학습이 가능하다.IntroductionConvolutional Network는 보통 classification..