원논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2311.02239v1.pdf 의료 이미지 segmentation 에서 가장 많이 활용되는 모델은 UNET으로, 주로 인코더에서 CNN 계열 모델을 붙이고 디코더에 UNET으로 De-convoluioning 하는 Up-sampling 과정을 통해 학습시킨다. UNET 후속 모델인 UNET++, UNET3+ 도 있으나, 동일한 데이터로 실험해본 결과 성능의 큰 차이는 없었다. (다만, 모델 사이즈가 조금 작아져서 light 해지는 결과는 있었음.) UNET은 2015년에 소개된 이후 약 10년간 많이 활용되었지만, 최근 제안되는 모델에 비해 성능이 많이 떨어지는 결과가 많았음. semantic segmantation SOTA 모델 성능비교 Datase..
