U-Net
U-Net — свёрточная нейронная сеть, предназначенная для быстрой и точной сегментации изображений.
Используется в решении задач машинного обучения [1]. В 2015 году в рамках International Symposium on Biomedical Imaging U-Net[2] завоевала несколько наград, в том числе лучше всех справилась с сегментацией рентгеновских изображений [3]. Разработана во Фрайбургском университете.
Описание[править]
U-Net считается одной из стандартных искусственных нейронных сетей для задач сегментации изображений. Она умеет не только определять классы на визуальном материале, но и сегментировать области, т. е. создавать маску, которая будет визуально разделять изображение на несколько классов. Сеть состоит из «сужающегося» (энкодера) пути и «расширяющегося» (декодера) пути, чем визуально латинскую «U». По подобию этой букве сеть и называется «U-Net»[4].
Принцип работы[править]
На вход сети подается изображение, которое проходит серию слоев: слои свёртки с функцией активации и слои субдискретизации (пулинг).
После преобразований изображение представлено в виде маски с заданным количеством классов для сегментации. Сеть предсказывает принадлежность каждого пикселя к одному из классов. В U-Net операцию активации выполняет ReLU (rectified linear unit).
«Сужающаяся» (входная) часть архитектуры реализуется при помощи матрицы весов меньшего размера, которая двигается по всему изображению. Главная задача слоя свёртки — суммирование результатов поэлементного произведения каждого фрагмента изображения на матрицу — ядро свертки.
Сеть обучается методом стохастического градиентного спуска на основе входных изображений и соответствующих им масок[2] [5].
Область применения[править]
Изначально U-Net создавалась специалистами Фрайбургского университета для сегментации биомедицинских изображений. Нейронная есть отлично зарекомендовала себя в этой области, отлично справившись с сегментацией опухолей головного мозга на материалах снимков магнитно-резонансной томографии[6]. Во время пандемии коронавирусной инфекции (COVID-19) U-Net успешно справлялась с задачей предсказания поведения белка при заболевании[7].
Сегодня U-Net широко используется в решении самых разных задач компьютерного зрения.
Источники[править]
- ↑ Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed etc Going deeper with convolutions (английский). — 2014.
- ↑ 2,0 2,1 Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation (английский). — 2015.
- ↑ Our U-net wins two Challenges at ISBI 2015 (английский). Проверено 2023.06.09.
- ↑ U-Net: нейросеть для сегментации изображений (русский). Проверено 2023.05.26.
- ↑ Шелковников Е.Ю, Шляхтин К.А., Шелковникова Т.Е., Егоров С.Ф. Применение нейронной сети архитектуры U-Net для сегментации СТМ-изображений (русский) // Химическая физика и мезоскопия : Сборник. — 2019. — Vol. 21.
- ↑ Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2017 (английский). Проверено 9 июня 2023.
- ↑ Fatemeh Nazem, Fahimeh Ghasemi, Afshin Fassihi, and Alireza Mehri Dehnavi 3D U-Net: A voxel-based method in binding site prediction of protein structure (английский) // Journal of Bioinformatics and Computational Biology : журнал. — 2021. — № No. 02.
|
Одним из источников этой статьи является статья в википроекте «Знание.Вики» («znanierussia.ru») под названием «U-Net», находящаяся по адресам:
«https://baza.znanierussia.ru/mediawiki/index.php/U-Net» «https://znanierussia.ru/articles/U-Net». Материал указанной статьи полностью или частично использован в Циклопедии по лицензии CC-BY-SA 4.0 и более поздних версий.
|