Table of Contents
2015 yılında Olaf Ronneberger ve arkadaşları tarafından “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation” makalesinde duyurulmuştur. İsmindeki “U” harfi mimarisi U harfine benzemesinden gelmektedir. U-Net az miktarda veri ile başarılı performans gösterebilir.
U-Net asimetrik bir yapıya sahiptir. Encoder aşağı örnekleme (downsampling) katmanları eklerken, decoder yukarı örnekleme (upsampling) katmanları ekler. U-Net “Skip Connections” adı verilen encoder katmanlarından decoder katmanlarına direkt bağlantılar ekleyen bir mimari kullanır. Bu, daha yüksek seviyeli özelliklerin daha düşük seviyeli özelliklerle birleştirilmesini sağlar.
U-Net Contracting Path (Daraltıcı Yol) ve Expansive Path (Genişletici Yol) olmak üzere iki bölümden oluşur.
- Contracting Path (Daraltıcı Yol): Giriş görüntüsünün boyutunu azaltan ve özellik haritaları oluşturan bir dizi konvolüsyon katmanı içerir. Her konvolüsyon katmanı ReLU aktivasyon fonksiyonu ve bir maksimum havuzlama (max pooling) katmanı ile birleştirilir. Böylece görüntünün büyük ölçekli öznitelikleri daha küçük bir boyuta sıkıştırılır.
- Expansive Path (Genişletici Yol): Daraltıcı yolun çıktısını orijinal boyutlara geri dönüştüren bir dizi konvolüsyon ve yukarı örnekleme (upsampling) katmanı içerir. Her adımda, bir upsampling katmanı ve bir veya birden fazla konvolüsyon katmanı bulunur. Böylece, küçültülmüş özellik haritaları görüntünün orijinal boyutlarına genişletilir.
Varyasyonları
- V-Net: U-Net’in 3D versiyonudur. Hacim verileri üzerinde segmentasyon yaparken daha fazla derinlik ve boyutluluğa izin verir.
- Attention U-Net: Attention mekanizması, U-Net’in her katmanına eklenir ve daha az önemli özelliklerin göz ardı edilmesini sağlar.
- Residual U-Net: Residual Block’ları kullanır.
- U-Net++: U-Net’in kodlayıcı ve kod çözücü katmanlarına atlama bağlantıları ekleyen bir varyasyondur. Bu sayede, farklı seviyelerdeki özelliklerin daha iyi bir şekilde entegre edilmesi sağlanır.
- ResUNet: ResNet ile U-Net mimarisini birleştiren bir varyasyondur.
