U-Netとは
ユーネット
縮小と拡大の経路をスキップ接続でつないだU字型のネットワーク。セグメンテーションと拡散モデルで標準的な構成
ひとことで言うと
画像をいったん縮めて全体をつかみ、元の大きさへ戻しながら細部を復元するU字型のネットワーク。画像の切り出しや画像生成AIの中身として広く使われる。
概要
U-Netとは、縮小（エンコーダ）と拡大（デコーダ）の経路をスキップ接続でつないだ、U字型のニューラルネットワークアーキテクチャを指す。 入力画像を段階的に圧縮して文脈を捉え、拡大側で解像度を戻す際に対応する縮小側の特徴をスキップ接続で合流させ、位置の細部と全体の文脈を両立させる。 医用画像のセグメンテーション向けに提案されたが、その後Stable Diffusionをはじめとする拡散モデルのノイズ除去ネットワークとして採用され、画像生成の分野でも標準的な構成要素になった。
歴史
2015年にRonnebergerらが医用画像セグメンテーション向けの論文で発表した。