医療画像等で多用されるU-Netのアーキテクチャ特徴

U-Net(Ronnebergerら)は医療画像セグメンテーション向けに考案されました。収縮パスで意味的コンテキストを捉えつつ、スキップ結合でエンコーダ側の精密な空間位置情報を直接デコーダに渡して高精度の輪郭を復元します。 ア:正解です。エンコーダ・デコーダ構造と、空間位置情報を復元するスキップ結合(Concat)がU-Netの核心です。 イ:誤りです。フィードフォワードネットワークであり、U字型は図の配置形状に由来します。 ウ:誤りです。全畳み込みネットワーク(FCN)の一種であり、全結合層は含みません。 エ:誤りです。スキップ結合こそがU-Netの最大の特徴であり、境界情報の復元を可能にしています。

セマンティックセグメンテーションで広く使われる「U-Net」の特徴に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。

出典G検定オリジナル模擬試験
ア
エンコーダ(収縮パス)で畳み込みとプーリングにより特徴を抽出し、デコーダ(拡張パス)でアップサンプリングする対称なU字構造を持ち、エンコーダの浅い層の高解像度な位置情報をスキップ結合でデコーダに直接連結(Concat)する。
イ
U字型のループバック構造により、推論時間が無限に循環するリカレントネットワークである。
ウ
すべての畳み込み層を全結合層に置き換えた、1次元データ専用の平坦なネットワークである。
エ
スキップ結合が存在しないため、ダウンサンプリング時に失われた詳細な境界・位置情報は復元できない。