U-Net(2015) PyTorch 논문구현

https://arxiv.org/pdf/1505.04597

구조

• model - U-Net.py
• main.ipynb(train, validation, inference)

데이터셋

• ISBI 2012 EM Segmentation Challenge

환경

• PyTorch 2.5.0
• Kaggle GPU
• model coding - Pycharm(IDE)

회고

• kaggle GPU 할당으로 학습완료.
• U-Net 학습결과를 보았을때 제대로 학습한거 같지만 논문에서 언급하는 Data Augmentation을 왜 사용하는지 이유를 알게되었다.