[ 파인애플랩 최종 자료 ]

3달동안 연구소활동을 하면서 많은 것을 배웠습니다. 모두 열정이 있는 연구원들과 3개월을 함께 했기에 발전이 있었던 3개월이였습니다. 비록 데이터를 구하기 힘들어서 직접 output을 보지는 못하였지만, 논문리뷰, 코드구현, 데이터분석등을 하면서 학교에서와 같이 과제를 제출하기 위한 수동적인 공부가아닌 스스로를 위한 능동적인 공부를 했던것 같습니다. 2기에도 같은 연구원들과 활동을 하게 되었는데 3개월이 지난 11월에 얼마나 많은 발전을 했을지 기대됩니다.

처음에는 k-mooc이라는 대학교 강의 제공사이트를 이용해서 biomedical에 관한 경계검출알고리즘 , 이론들을 공부했습니다. 그 후 segmentation에 대해서 논문을 보며 활동을 했고 biomedical segmentation에서 유명한 U-Net 그리고 좀 더 개선된 Fusion-Net 논문을 리뷰하고 네트워크부분을 구현하였습니다.

다음 3개월은 데이터를 가지고 실제로 segmentation을 할 예정입니다. 각종 데이터에 적용을 할 생각이며 새로운 시도를 해 볼 예정입니다.

발표자료 : https://drive.google.com/open?id=1uInTSCZAq9CHXt2qS6ppWPLLPCmdkl4x

소스코드

U-Net : https://github.com/oryondark/-/blob/master/UNet_tutorial/UNet_tutorial.ipynb

Fusion-Net: https://github.com/Jeongseungwoo/Fusion-net/blob/master/FusionNet.py