O que significa "Modelo UNet"?
Índice
O modelo UNet é um tipo de arquitetura de aprendizado profundo que é usado principalmente para tarefas como segmentação de imagem. A segmentação de imagem é o processo de dividir uma imagem em partes pra ficar mais fácil de analisar. Esse modelo tem um design único que permite capturar tanto detalhes finos quanto um contexto maior dentro das imagens.
Estrutura
O modelo UNet tem duas partes principais: o caminho de contração e o caminho de expansão. O caminho de contração ajuda a capturar o contexto reduzindo a imagem, enquanto o caminho de expansão ajuda a refinar os detalhes aumentando a imagem. Esse design permite que o modelo aprenda não só o que tá na imagem, mas também onde as coisas estão localizadas.
Aplicações
O UNet é super útil em áreas tipo imagem médica. Por exemplo, ele pode ajudar a identificar e contornar áreas de interesse, como tumores ou pólipos, em exames médicos. Com uma segmentação precisa, ele dá um suporte melhor pros médicos tomarem decisões.
Benefícios
Uma das principais vantagens do modelo UNet é que ele se sai bem mesmo com poucos dados de treinamento. Ele também mantém detalhes importantes enquanto reduz o ruído, tornando-se adequado pra tarefas onde a precisão é crucial.