[딥러닝] U-Net 경량화: Depthwise Separable Convolution으로 만드는 Mobile U-Net

U-Net은 전처리에 강력한 딥러닝 모델이지만, 연산량과 모델 크기가 커서 모바일 및 임베디드 환경에서는 부담이 될 수 있습니다. 이 글에서는 Depthwise Separable Convolution을 활용해 연산량을 대폭 줄인 Mobile U-Net 구조를 PyTorch로 구현하는 방법을 소개합니다. Mobile U-Net은 기본 U-Net 대비 파라미터 수와 추론 속도 면에서 큰 개선을 이루면서도, 성능은 약 95% 수준으로 유지해 경량화와 실용성을 동시에 잡은 모델입니다.

 

U-Net의 경량화와 모바일 최적화 방법에 관심 있다면, [딥러닝] U-Net 경량화: Mobile U-Net 만들기 글을 참고하세요. PyTorch 코드와 함께 연산량 감소와 성능 유지 방법을 상세히 다룹니다.