Яка різниця між CNN та U-Net?

У CNN зображення перетворюється на вектор, який широко використовується в задачах класифікації. Але в U-Net зображення перетворюється на вектор, а потім те саме відображення використовується, щоб знову перетворити його на зображення. Це зменшує спотворення, зберігаючи оригінальну структуру зображення.

UNET часто використовується за точність сегментації зображення і став популярним вибором у різних програмах медичної обробки зображень. UNET поєднує шлях кодування, який також називають шляхом скорочення, з шляхом декодування, який називається розширювальним шляхом.

Згорткові нейронні мережі відрізняються від інших нейронних мереж своїми чудова продуктивність із вхідними сигналами зображення, мови або аудіо. Вони мають три основні типи шарів, а саме: Згортковий шар. Шар об'єднання.

ШНМ — це нейронна мережа загального призначення, яку можна використовувати для широкого кола завдань, включаючи класифікацію, регресію та розпізнавання образів. CNN (конволюційна нейронна мережа): CNN — це тип нейронної мережі, яка зазвичай використовується для розпізнавання зображень і завдань комп’ютерного зору.

U-Net — це згорточна нейронна мережа, розроблена для сегментації зображень. Мережа базується на повністю згортковій нейронній мережі архітектуру якого було змінено та розширено для роботи з меншою кількістю навчальних зображень і для більш точної сегментації.