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# -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn class conv_block_nested(nn.Module): def __init__(self, in_ch, mid_ch, out_ch): super(conv_block_nested, self).__init__() self.activation = nn.ReLU(inplace=True) self.conv1 = nn.Conv2d(in_ch, mid_ch, kernel_size=3, padding=1, bias=True) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mid_ch) self.conv2 = nn.Conv2d(mid_ch, out_ch, kernel_size=3, padding=1, bias..
Redesigning Skip Connections to Exploit (UNet++) papers : https://arxiv.org/abs/1807.10165 papers : https://arxiv.org/abs/1912.05074 0. Abstract FCN 및 U-Net의 경우 2가지의 한계점이 존재합니다. 데이터셋에 맞은 모델의 최적 깊이를 알 수가 없습니다. 그래서 비용을 들여서 이를 찾아내거나 여러 깊이의 모델들을 앙상블하는 비효율적인 작업이 필요합니다. Skip Connection이 동일한 깊이를 가지는 인코더와 디코더만 연결되는 제한적인 구조를 가집니다. 이러한 2가지의 한계점을 극복하기 위해서 UNet++에서는 새로운 형태의 아키텍처를 제시합니다. 인코더를 공유하는 다양한 깊이의 U-..
# -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn class UNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=2): super(UNet, self).__init__() def CBR2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True): layers = [] layers += [nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, bias=bias)] layers += [nn..
U-Net : Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation U-Net은 Encoder-Decoder 구조를 가지지만, Biomedical 부분에서 나온 세그멘테이션 논문입니다. 실제 구조가 좋고, 성능이 잘나와서 Biomedical 부분만 아니라 다른 분야에서도 많이 활용되는 네트워크입니다. 인용수 또한 20000이 넘을 정도로 굉장히 높습니다. 네트워크의 구조가 U자 형태로 되어있어서 U-Net이라고 불리는데, 네트워크가 어떻게 구성되었는지 한번 살펴보도록 하겠습니다. Paper : https://arxiv.org/abs/1505.04597 Code : https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneb..
import torch import torch.nn as nn class SegNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=12, init_weights=True): super(SegNet, self).__init__() def CBR(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): layers = [] layers += [nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding)] layers += [nn.BatchNorm2d(num_feature..