Day 31 - 딥러닝 > U-Net & RNN
이번 글에서는 딥러닝 알고리즘 중 U-Net과 RNN에 대해 다룰 것이다. 딥러닝의 이미지 처리 방식은 분류 외에도 다양한 방법들이 있다. 대표적으로 이미지가 어디에 있는지 예측하는 객체 탐지, 이미지의 모든 픽셀을 분류하는 세그멘테이션, 이미지의 노이즈를 거르는 디노이징 등이 있다. U-Net은 이 중 세그멘테이션과 디노이징을 정보를 압축하는 인코더와 복구하는 디코더 구조를 통해 수행하는 딥러닝 모델이다. U-Net은 인코더의 출력을 디코더의 입력으로 사용하여 정보를 복원할 때 추출한 특징을 참고한다. U-Net의 인코더는 입력받은 이미지를 합성곱을 통해 추출하는데, 해당 과정에서 이미지의 크기가 작아지고 정보가 압축된다. 이후 업샘플링을 활용한 디코딩 과정을 통해 최종적으로 입력과 같은 크기의 이미지..
2022.11.22