tag Segmentation

Bu sayfada Segmentation etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

U-Net, Olaf Ronneberger ve arkadaşları tarafından 2015 yılında tıbbi görüntü segmentasyonu için geliştirilen, encoder-decoder yapısını simetrik atlama bağlantılarıyla (skip connections) birleştiren bir evrişimli sinir ağı mimarisidir. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation" adlı makaleyle MICCAI 2015'te sunulan bu mimari, tek bir GPU'da saatler içinde eğitilebilmesi ve az etiketli veriyle çalışabilmesiyle dikkat çekti. Bugün hem tıbbi görüntü analizinin hem de difüzyon tabanlı görüntü üretiminin standart bileşeni hâline gelmiştir. Mimari iki simetrik koldan oluşur ve U harfi şeklindeki diyagramından adını alır. Encoder (daralma yolu), bir dizi konvolüsyon bloğu ve max-pooling katmanıyla görüntüden giderek soyutlanan özellikler çıkarır; her katmanda uzamsal boyut yarıya iner, kanal sayısı iki katına çıkar (ör. 64→128→256→512). Decoder (genişleme yolu), transposed convolution veya bilinear upsampling ile uzamsal boyutu kademeli olarak geri kazanır. Her çözünürlük seviyesinde encoder çıkışı, decoder girişiyle kanala göre birleştirilerek (concatenate) hem ince mekânsal ayrıntılar hem de derin anlambilimsel bilgi eş zamanlı korunur — bu skip connections mimarinin temel yeniliğidir. U-Net'in kritik özelliklerinden biri az etiketli veriyle güçlü sonuçlar üretebilmesidir. Orijinal çalışmada yalnızca 30 eğitim görüntüsüyle rekabetçi segmentasyon başarısı elde edildi; elastic deformation ve ağır veri artırma (data augmentation) bu başarıda belirleyici rol oynadı. Mimari her piksel için sınıf etiketi ürettiğinden "tam evrişimli" (fully convolutional) kategorisine girer; sabit boyutlu giriş kısıtı yoktur ve farklı çözünürlüklerdeki görüntülere doğrudan uygulanabilir. Zaman içinde birçok türev mimari geliştirildi: Attention U-Net gürültülü bağlamlarda yalnızca ilgili özellikleri vurgulayan dikkat kapıları ekler; nnU-Net medikal veri kümelerini otomatik yapılandırır; 3D U-Net hacimsel MRI ve BT verilerini işler; Swin-UNet transformatör bloklarını U şekliyle birleştirir. 2020'den itibaren DDPM ve Stable Diffusion gibi difüzyon modellerinin gürültü tahmin ağı (ε-network) olarak U-Net'i benimsemesi, mimarinin görüntü üretimi alanındaki önemini de pekiştirdi.

account_tree

U-Net (U-Net Mimarisi)

U-Net, Olaf Ronneberger ve arkadaşları tarafından 2015 yılında tıbbi görüntü segmentasyonu için geliştirilen, encoder-decoder yapısını simetrik atlama bağlantılarıyla (skip connections) birleştiren bir evrişimli sinir ağı mimarisidir. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation" adlı makaleyle MICCAI 2015'te sunulan bu mimari, tek bir GPU'da saatler içinde eğitilebilmesi ve az etiketli veriyle çalışabilmesiyle dikkat çekti. Bugün hem tıbbi görüntü analizinin hem de difüzyon tabanlı görüntü üretiminin standart bileşeni hâline gelmiştir. Mimari iki simetrik koldan oluşur ve U harfi şeklindeki diyagramından adını alır. Encoder (daralma yolu), bir dizi konvolüsyon bloğu ve max-pooling katmanıyla görüntüden giderek soyutlanan özellikler çıkarır; her katmanda uzamsal boyut yarıya iner, kanal sayısı iki katına çıkar (ör. 64→128→256→512). Decoder (genişleme yolu), transposed convolution veya bilinear upsampling ile uzamsal boyutu kademeli olarak geri kazanır. Her çözünürlük seviyesinde encoder çıkışı, decoder girişiyle kanala göre birleştirilerek (concatenate) hem ince mekânsal ayrıntılar hem de derin anlambilimsel bilgi eş zamanlı korunur — bu skip connections mimarinin temel yeniliğidir. U-Net'in kritik özelliklerinden biri az etiketli veriyle güçlü sonuçlar üretebilmesidir. Orijinal çalışmada yalnızca 30 eğitim görüntüsüyle rekabetçi segmentasyon başarısı elde edildi; elastic deformation ve ağır veri artırma (data augmentation) bu başarıda belirleyici rol oynadı. Mimari her piksel için sınıf etiketi ürettiğinden "tam evrişimli" (fully convolutional) kategorisine girer; sabit boyutlu giriş kısıtı yoktur ve farklı çözünürlüklerdeki görüntülere doğrudan uygulanabilir. Zaman içinde birçok türev mimari geliştirildi: Attention U-Net gürültülü bağlamlarda yalnızca ilgili özellikleri vurgulayan dikkat kapıları ekler; nnU-Net medikal veri kümelerini otomatik yapılandırır; 3D U-Net hacimsel MRI ve BT verilerini işler; Swin-UNet transformatör bloklarını U şekliyle birleştirir. 2020'den itibaren DDPM ve Stable Diffusion gibi difüzyon modellerinin gürültü tahmin ağı (ε-network) olarak U-Net'i benimsemesi, mimarinin görüntü üretimi alanındaki önemini de pekiştirdi.

arrow_forward