¿Qué significa "Modelo UNet"?
Tabla de contenidos
El modelo UNet es un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo que se usa principalmente para tareas como la segmentación de imágenes. La segmentación de imágenes es el proceso de dividir una imagen en partes para hacerla más fácil de analizar. Este modelo tiene un diseño único que le permite captar tanto características detalladas como un contexto más amplio dentro de las imágenes.
Estructura
El modelo UNet consta de dos partes principales: la ruta de contracción y la ruta de expansión. La ruta de contracción ayuda a capturar el contexto al reducir la resolución de la imagen, mientras que la ruta de expansión ayuda a refinar los detalles al aumentarla. Este diseño permite que el modelo aprenda no solo qué hay en la imagen, sino también dónde están las cosas.
Aplicaciones
UNet es especialmente útil en campos como la imagen médica. Por ejemplo, puede ayudar a identificar y delimitar áreas de interés, como tumores o pólipos, en exploraciones médicas. Al proporcionar una segmentación precisa, apoya a los médicos en la toma de decisiones.
Beneficios
Una de las principales ventajas del modelo UNet es su capacidad para funcionar bien incluso con datos de entrenamiento limitados. También conserva detalles importantes mientras reduce el ruido, lo que lo hace adecuado para tareas donde la precisión es crucial.