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In this story, U-Net is reviewed. U-Net is one of the famous Fully Convolutional Networks (FCN) in biomedical image segmentation, which has been published in 2015 MICCAI with more than 3000 citations while I was writing this story.(Sik-Ho Tsang @ Medium)In the field of biomedical image annotation, we always need experts, who acquired the related knowledge, to annotate each image.

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UNet uses a rather novel loss weighting scheme for each pixel such that there is a higher weight at the border of segmented objects. This loss weighting scheme helped the U-Net model segment cells in biomedical images in a discontinuous fashion such that individual cells may be easily identified within the binary segmentation map. First of all pixel-wise softmax applied on the resultant image.

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U-net was originally invented and first used for biomedical image segmentation. Its architecture can be broadly thought of as an encoder network followed by a decoder network. Unlike classification where the end result of the the deep network is the only important thing, semantic segmentation not only requires discrimination at pixel level but also a mechanism to project the discriminative.

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73 - Image Segmentation using U-Net - Part1 (What is U-net?)4u-net.de – 4u-net.de

The U-Net architecture is built upon the Fully Convolutional Network and modified in a way that it yields better segmentation in medical imaging. Compared to FCN-8, the two main differences are (1) U-net is symmetric and (2) the skip connections between the downsampling path and the upsampling path apply a concatenation operator instead of a sum. These skip connections intend to provide local.

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