UNet

UNet은 이미지 세그멘테이션에 사용되는 딥러닝 아키텍처입니다. 이 아키텍처는 2015년에 Ronneberger 등이 개발한 것으로, 이미지에서 픽셀 수준의 객체 검출 및 분할 작업에 널리 사용됩니다. UNet은 주로 의료 영상 처리 분야에서 많은 관심을 받으며, 주사용이 용이한 분야에도 활용됩니다.

UNet의 성능은 세그멘테이션 작업에 대해 매우 우수합니다. UNet 아키텍처는 인코더-디코더 구조로 이루어져 있으며, 인코더는 이미지의 특징을 추출하는 과정이고, 디코더는 추출된 특징을 기반으로 세분화된 분할 맵을 생성하는 과정입니다. 이 구조는 입력 이미지의 공간적인 정보를 보존하면서도 세분화된 분할 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 또한, UNet은 스킵 연결(skip connection)을 통해 인코더와 디코더 사이에서 정보의 유실을 방지하고 더 정확한 분할 결과를 얻을 수 있도록 합니다.

또한, UNet은 의료 영상 분야 이외에도 자동차 자율주행, 도로 인프라 구축, 자동차 안전 등 다양한 분야에서 주사용이 용이한 아키텍처로 알려져 있습니다. UNet은 데이터의 특징을 잘 추출하면서도 상대적으로 작은 모델 크기를 가지고 있어 실시간 처리 및 실제 시스템에 적용하기에 유용합니다.
[출처 : chatGPT]

compatibility err

현재 설치된 CUDA 11.4.3과 torch 버전 호환이 안됨

현재 torch와 호환되는 CUDA 확인

CUDA 11.7 설치
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

설치 완료

문제가 해결되지 않음
다른 torch version을 다운받아야 할 것 같음
python 3.6.13

torch==1.12.0을 설치 시도했지만 지원하지 않음

python 3.8.x 로 인터프리터 변경

최신 버전 지원

호환 성공

train

데이터

loss

epoch 9회 train 후 loss 확인

test

.

ref

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation