U-Net

U-Net เป็นโครงข่ายประสาทแบบสังวัตนาการที่พัฒนาขึ้นโดยภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัยไฟรบวร์คโดยเริ่มแรกนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์รูปภาพทางชีวการแพทย์ โครงข่ายนี้สร้างขึ้นจากชั้นสังวัตนาการทั้งหมด โดยมีสถาปัตยกรรมที่ได้รับการปรับเปลี่ยนและขยายให้สามารถทำการแบ่งส่วนรูปภาพได้โดยไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลรูปภาพสำหรับฝึกมาก เมื่อใช้ GPU สมัยใหม่ (ปี 2015) โครงข่ายที่ใช้สถาปัตยกรรม U-Net สามารถทำการแบ่งส่วนรูปภาพขนาด 512x512 ใช้เวลาน้อยกว่า 1 วินาที

สถาปัตยกรรม U-Net ยังถูกนำมาใช้ในแบบจำลองแบบแพร่สำหรับการลดสัญญาณรบกวนในรูปภาพด้วยการวนซ้ำ เทคโนโลยีนี้เป็นพื้นฐานสำหรับแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้างภาพสมัยหลายรุ่น รวมถึง DALL-E, มิดเจอร์นีย์ และสเตเบิลดิฟฟิวชัน

 สถาปัตยกรรมของโครงข่าย 
 ตัวอย่างสถาปัตยกรรมของ U-Net เพื่อสร้างภาพแมสก์ขนาด256x256 จำนวน k ภาพ จากรูปภาพ RGB ขนาด 256x256

โครงข่ายนี้ประกอบด้วยชั้นส่วนหดย่อและชั้นส่วนขยาย โดยมีโครงสร้างเป็นรูปตัวยู ชั้นในส่วนหดย่อประกอบด้วยชั้นสังวัตนาการแล้วตามด้วยฟังก์ชันกระตุ้นเช่น ReLU และชั้นบ่อรวมซ้ำไปมาหลายชั้น เหมือนในโครงข่ายทั่วไป เมื่อผ่านแต่ละชั้นในส่วนหดย่อ ข้อมูลเชิงพื้นที่จะลดลง ในขณะที่ข้อมูลค่าลักษณะจะเพิ่มขึ้น ชั้นในส่วนขยายจะรวบข้อมูลค่าลักษณะและข้อมูลเชิงพื้นที่ โดยเชื่อมโยงกับข้อมูลเข้ากับค่าลักษณะที่มีความละเอียดภาพสูงจากชั้นหดย่อ

 อ้างอิง 

หมวดหมู่:การเรียนรู้เชิงลึก