U-Net : Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation Review 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 제시합니..