オートエンコーダーとしてのU-Net（自己符号化から白黒画像のカラー化まで） - Qiita

画像の領域検出（セグメンテーション）によくコンペなどで使われるU-Netですが、オートエンコーダー（AE：Auto Encoder）としての側面もあります。今回はU-NetをAEの側面から見て、自己符号化や白黒画像のカラー化といったAEっぽいことをしてみます1。なぜU-Netが強いのかより理解できることを期待します。 全体コード：https://gist.github.com/koshian2/6bcfb03dbc187024da9e86b24c44a5b3 TL;DR U-Netが強いのはEncoderとDecoderとの間に「Contracting path（スキップコネクション）」があるから。この効果はResNetと似ている U-NetはAEの亜種なので、AEでできることは大抵できそう。AEの一種として捉えるとより理解できそう。 その応用として、白黒画像のカラー化とかもU-Netをや

[mainyaa]

議論を含めて勉強になる

[yu4u]

AutoEncoderはあくまで潜在空間の取得が目的で、（エンコーダーで得られる）高次の特徴をアップサンプリング＋Skip-connectionで解像度を上げていくU-Netとは目的が違うような…

[stealthinu]

オートエンコーダー使って白黒写真の自動着色をやってみる例。AEのなかでもResNetみたいに層を超えて直接デコーダとつながってる結線があるものを特にU-Netという呼び名あるのね。