- Unet에서 Skip Path에 컨볼루션 레이어가 추가된 tuning된 형태의 네트워크
- Contracting path에서 Extracting path로 전달하는 feature map에 다시한번 여러 레이어를 추가함으로써 추가적인 예측률 확보
- Unet의 U자형 shape는 사실 Encoder – Decoder형태에 몇번의 스킵하는 커넥션이 있는 형태의 네트워크
- 또한 스킵하는 커넥션은 결국은 Mask RCNN에서도 밝혀진 바와 같이, 예측률을 좋게 하는데 필수적.
- Skip Connection 부분에 위와같은 컨볼루션 블럭을 채워놓음으로써, 바로 전달되는것보다는 Feature map자체가 Decoder가 조금더 학습하기 좋게 전달
- Unet++의 위와같은 복잡한 네트워크는 Mask RCNN등에도 적용 가능, Unet++의 인코더에는 EfficientNet과 같은 백본도 이용 가능
- Unet++에는 이것만으로는 허전했는지 deep supervision이라는 방법을 끝단에 추가한다. 이는 출력값을 평균을 내서 예측률을 좀더 끌어올리고자 하는 것으로 보인다.
