전처리에 강력한 U-Net, 직접 짜보면 구조가 더 잘 보인다 — PyTorch 기본 구현

U-Net은 인코더-디코더 구조와 스킵 커넥션을 활용해 전처리 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 모델입니다. 이번 글에서는 PyTorch로 2D U-Net을 직접 구현해보며 구조의 핵심을 이해하는 데 중점을 두었습니다. 다운샘플링하는 인코더, 업샘플링하는 디코더, 그리고 인코더 출력을 디코더에 연결하는 스킵 커넥션으로 정보 손실을 막아 복원력을 높입니다. 기본 구조를 직접 코딩해보면 U-Net의 원리가 명확히 이해되고, 다양한 확장도 용이해집니다.

 

U-Net의 기본 원리와 구현 방법을 자세히 알고 싶다면, [딥러닝] PyTorch로 U-Net 직접 구현해보기 글을 확인해 보세요. PyTorch 코드와 함께 인코더, 디코더, 스킵 커넥션 구조를 차근차근 설명합니