텐서플로를 활용한 U-Net 실습

U-Net의 핵심 구성 요소인 수축 경로와 확장 경로의 작동 원리를 실습하면서 직접 경험하고 이해해봅시다. 수축 경로에서는 이미지의 중요한 특징을 추출하는 방법을, 확장 경로에서는 이러한 특징들을 사용하여 이미지를 원래 사이즈로 복원하는 과정을 배우게 됩니다. 특히 스킵 연결을 통해 수축 경로와 확장 경로 사이의 정보를 효율적으로 결합하는 방법을 실습하며, 이는 U-Net이 세밀한 이미지 분할을 수행하는 데 결정적인 역할을 하는 부분입니다.

우선 필요한 라이브러리를 불러오겠습니다.

!pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow_examples.models.pix2pix import pix2pix
from IPython.display import clear_output