Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
金研究室 勉強会 『U-Net: Convolutional Networks for Bio...
Search
winnie279
June 20, 2021
Science
0
150
金研究室 勉強会 『U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation』
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, Olaf Ronneberger, et al., 2015
winnie279
June 20, 2021
Tweet
Share
More Decks by winnie279
See All by winnie279
「みえるーむ」(都知事杯Open Data Hackathon 2024 Final Stage)
yjn279
0
54
「みえるーむ」(都知事杯オープンデータ・ハッカソン 2024)
yjn279
0
63
5分で学ぶOpenAI APIハンズオン
yjn279
0
190
『確率思考の戦略論』
yjn279
0
130
Amazonまでのレコメンド入門
yjn279
1
150
もう一度理解するTransformer(後編)
yjn279
0
79
金研究室 勉強会 『もう一度理解する Transformer(前編)』
yjn279
0
100
金研究室 勉強会 『U-Netとそのバリエーションについて』
yjn279
0
590
金研究室 勉強会 『Seismic Data Augmentation Based on Conditional Generative Adversarial Networks』
yjn279
0
93
Other Decks in Science
See All in Science
04_石井クンツ昌子_お茶の水女子大学理事_副学長_D_I社会実現へ向けて.pdf
sip3ristex
0
530
生成検索エンジン最適化に関する研究の紹介
ynakano
2
1.2k
CV_3_Keypoints
hachama
0
190
論文紹介 音源分離:SCNET SPARSE COMPRESSION NETWORK FOR MUSIC SOURCE SEPARATION
kenmatsu4
0
260
地表面抽出の方法であるSMRFについて紹介
kentaitakura
1
770
白金鉱業Meetup Vol.16_【初学者向け発表】 数理最適化のはじめの一歩 〜身近な問題で学ぶ最適化の面白さ〜
brainpadpr
11
2.3k
IWASAKI Hideo
genomethica
0
120
データベース12: 正規化(2/2) - データ従属性に基づく正規化
trycycle
PRO
0
780
02_西村訓弘_プログラムディレクター_人口減少を機にひらく未来社会.pdf
sip3ristex
0
520
統計的因果探索: 背景知識とデータにより因果仮説を探索する
sshimizu2006
4
940
眼科AIコンテスト2024_特別賞_6位Solution
pon0matsu
0
420
マウス肝炎ウイルス感染の遺伝子発現へのテンソル分解の適用によるSARS-CoV-2感染関連重要ヒト遺伝子と有効な薬剤の同定
tagtag
0
120
Featured
See All Featured
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
35
6.8k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
271
21k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.9k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
248
1.3M
Speed Design
sergeychernyshev
32
1k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
33
2.4k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
77
9.5k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
337
57k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
524
40k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
331
22k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.9k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
53k
Transcript
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation Olaf Ronneberger, et
al., 2015 金研 機械学習勉強会 2021/06/20 中村勇士
画像認識の流れ • 画像分類 ◦ CNN • 物体検出 ◦ R-CNN ◦
YOLO ◦ SSD • セグメンテーション ◦ FCN: 完全畳み込みネットワーク → 領域検出 ◦ SegNet: Encoder-Decoder → メモリ効率の上昇 ◦ U-Net: Skip Connection → 境界検出の精度向上 ReNom NegativeMindException
U-Netとは? • 生命科学分野における細胞の セグメンテーション ◦ 細胞の画像認識の大会で好成績 • U字型のアーキテクチャ ◦ 完全畳み込みネットワーク
◦ Encoder-Decoder ◦ Skip Connection:ぼやけた輪郭を修正 • 学習・判別 ◦ 少ない画像でも学習可能 ◦ 学習が高速 ◦ 高精度のセグメンテーション
モデル • Encoder(ダウンサンプリング) ◦ 畳み込み ◦ MAXプーリング • Decoder(アップサンプリング) ◦
畳み込み ◦ 逆畳み込み ◦ スキップコネクション ◦ 畳み込み • 学習 ◦ 出力:ソフトマックス関数 ◦ 損失関数:交差エントロピー誤差 ◦ 最適化:SGD ◦ データ拡張:変形, シフト, 回転, ドロップアウト
畳み込み • 性質 ◦ 特徴量抽出 ◦ 位置情報の保存 → 頑強性 •
パラメータ ◦ フィルター → 学習による最適化 ◦ ストライド NHN TECHORUS Tech Blog MathWorks MathWorks 農学情報科学 filter = (3 × 3) stride = 2 filter = (3 × 3) stride = 1
モデル • Encoder(ダウンサンプリング) ◦ 畳み込み ◦ MAXプーリング • Decoder(アップサンプリング) ◦
畳み込み ◦ 逆畳み込み ◦ スキップコネクション ◦ 畳み込み • 学習 ◦ 出力:ソフトマックス関数 ◦ 損失関数:交差エントロピー誤差 ◦ 最適化:SGD ◦ データ拡張:変形, シフト, 回転, ドロップアウト • 画像サイズが一回り小さくなる • フィルタの数 = 特徴量の種類 ◦ 1階層は × 64 ◦ それ以降は × 2
プーリング • 性質 ◦ データの圧縮 → 計算量削減, 過学習抑制 ◦ 位置情報の保存
→ 頑強性 • パラメータ ◦ フィルター ◦ ストライド ◦ 計算方法 ▪ 最大値:Maxプーリング ▪ 平均値:Averageプーリング MathWorks filter = (3 × 3) stride = 1 filter = (3 × 3) stride = 2
モデル • Encoder(ダウンサンプリング) ◦ 畳み込み ◦ MAXプーリング • Decoder(アップサンプリング) ◦
畳み込み ◦ 逆畳み込み ◦ スキップコネクション ◦ 畳み込み • 学習 ◦ 出力:ソフトマックス関数 ◦ 損失関数:交差エントロピー誤差 ◦ 最適化:SGD ◦ データ拡張:変形, シフト, 回転, ドロップアウト • 画像サイズが ½ × ½ = ¼ になる
モデル • Encoder(ダウンサンプリング) ◦ 畳み込み ◦ MAXプーリング • Decoder(アップサンプリング) ◦
畳み込み ◦ 逆畳み込み ◦ スキップコネクション ◦ 畳み込み • 学習 ◦ 出力:ソフトマックス関数 ◦ 損失関数:交差エントロピー誤差 ◦ 最適化:SGD ◦ データ拡張:変形, シフト, 回転, ドロップアウト • 画像サイズが一回り小さくなる • 畳み込みフィルタは前の階層の倍 ◦ フィルタの数 = 特徴量の種類の数
逆畳み込み • Up Conv., Transposed Conv., Deconvolution • 性質 ◦
データの拡大 → 入力サイズに復元 ◦ 位置情報の保存 → 頑強性 • パラメータ ◦ フィルター → 学習による最適化 ◦ ストライド MathWorks filter = (3 × 3) stride = 2 filter = (3 × 3) stride = 1
モデル • Encoder(ダウンサンプリング) ◦ 畳み込み ◦ MAXプーリング • Decoder(アップサンプリング) ◦
畳み込み ◦ 逆畳み込み ◦ スキップコネクション ◦ 畳み込み • 学習 ◦ 出力:ソフトマックス関数 ◦ 損失関数:交差エントロピー誤差 ◦ 最適化:SGD ◦ データ拡張:変形, シフト, 回転, ドロップアウト • 画像サイズが 2 × 2 = 4 になる
モデル • Encoder(ダウンサンプリング) ◦ 畳み込み ◦ MAXプーリング • Decoder(アップサンプリング) ◦
畳み込み ◦ 逆畳み込み ◦ スキップコネクション ◦ 畳み込み • 学習 ◦ 出力:ソフトマックス関数 ◦ 損失関数:交差エントロピー誤差 ◦ 最適化:SGD ◦ データ拡張:変形, シフト, 回転, ドロップアウト • Encodrの出力 → そのままDecoderへ ◦ 位置に対する頑強性の獲得
モデル • Encoder(ダウンサンプリング) ◦ 畳み込み ◦ MAXプーリング • Decoder(アップサンプリング) ◦
畳み込み ◦ 逆畳み込み ◦ スキップコネクション ◦ 畳み込み • 学習 ◦ 出力:ソフトマックス関数 ◦ 損失関数:交差エントロピー誤差 ◦ 最適化:SGD ◦ データ拡張:変形, シフト, 回転, ドロップアウト • 分類するクラスの分フィルタをかける ◦ それぞれのフィルタに確率を出力
結果