Week 11/12/13 - Semantic Segmentation - UNet++

Unet에는 두가지 한계점이 있다.

 

1. 깊이가 4로 고정되어 있다, 2. SKip connection이 너무 simple하다

 

이 두가지 한계점을 극복한 더 나은 버전의 Unet이 Unet++이다. ( unet투플러스 라고 읽는다 )

 

각각의 한계를 어떻게 극복했는지 살펴보면,

 

1. Encoder를 공유하는 다양한 깊이의 U-Net 생성

그림에서는 깊이가 2임. 흰색 노드만 사용

2. Dense Skip Connection

 

기존 : upsample한 feature map에 skip connection을 활용해 concat한 후, convolution

Dense Skip connection

바로 단순 concat하지 않고 중간에 여러개의 단계를 두어 convolution을 겹겹이 한다.

그림의 물음표->X0,2는 X0,0과 X0,1과 upsample한 X1,1을 concat 후 convolution을 한 결과이다.

이렇게 만들어진 X0,2는 또 다른 뉴런에 concat된다.

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효과

- Depth가 1~4인 모델들을 앙상블하는 효과가 있다.

하지만 역시나 복잡한 connection으로 인해 Parameter증가와 cost증가를 피할 수 없었다.