{"id":150926,"date":"2023-10-17T08:45:20","date_gmt":"2023-10-17T07:45:20","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.datascientest.com\/?p=150926"},"modified":"2023-10-29T21:03:30","modified_gmt":"2023-10-29T20:03:30","slug":"u-net-weiterbildungen-data-cn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/u-net-weiterbildungen-data-cn","title":{"rendered":"U-NET: Alles \u00fcber das neuronale Netzwerk von Computer Vision"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"150926\" class=\"elementor elementor-150926\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-1b1324a elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"1b1324a\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-2992877\" data-id=\"2992877\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7beaac2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7beaac2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>U-NET ist ein Modell f\u00fcr ein neuronales Netz, das sich mit <b>Computer Vision Patches<\/b> und insbesondere mit <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung\">semantischen Segmentierungsproblemen<\/a> befasst. Hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du dazu wissen solltest: \u00dcberblick, Funktionsweise, Architektur, Vorteile, Weiterbildungen&#8230;\u00a0<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Was genau ist ein Deep Neural Network?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was genau ist ein Deep Neural Network?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Recurrent Neural Network (RNN): Was genau ist das?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Recurrent Neural Network (RNN): Was genau ist das?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Convolutional Neural Network (CNN): Alles, was Du wissen solltest&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Convolutional Neural Network (CNN): Alles, was Du wissen solltest<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-17b18f6 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"17b18f6\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ef310ef\" data-id=\"ef310ef\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-848ca89 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"848ca89\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kuenstliche-intelligenz\">K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> ist eine breitgef\u00e4cherte Technologie mit vielen verschiedenen Zweigen. Eine dieser Unterkategorien ist die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/mit-forscher-erstellen-ein-computer-vision-modell-das-neunmal-besser-ist-als-aeltere-generationen\">Computer Vision.<\/a><\/p><p>Es handelt sich um ein interdisziplin\u00e4res wissenschaftliches Feld, das darauf abzielt, Computer so zu gestalten, dass sie Bilder und Videos &#8222;verstehen&#8220; k\u00f6nnen. Ziel ist es, die vom menschlichen Sehapparat ausgef\u00fchrten Aufgaben zu automatisieren.<\/p><p>Dank <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">Deep Learning<\/a> konnten in den letzten Jahren enorme Fortschritte im Bereich des <b>Maschinellen Sehens<\/b> erzielt werden. Mittlerweile sind Maschinen sogar in der Lage, in bestimmten Situationen mit dem menschlichen Sehverm\u00f6gen zu konkurrieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-035e0ba elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"035e0ba\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-18fe33d\" data-id=\"18fe33d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b7dc3c elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3b7dc3c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-deep-learning\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Nimm an einer Deep Learning Weiterbildung teil <\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-ae5e201 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"ae5e201\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-cb45ccc\" data-id=\"cb45ccc\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d65d41f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d65d41f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die verschiedenen Aufgaben der Computer Vision\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b1593d6 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b1593d6\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-2cd77de\" data-id=\"2cd77de\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-214ad4c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"214ad4c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es gibt verschiedene Aufgaben der Computer Vision. Eine der h\u00e4ufigsten Anwendungen ist die Bildklassifizierung. Sie besteht darin, dass der Computer das Hauptobjekt in einem Bild identifiziert und ihm ein Etikett zuweist, um das Bild zu klassifizieren.\u00a0<\/p><p>Genauso ist es m\u00f6glich, dass der Computer die Position des Objekts auf dem Bild lokalisiert. Dazu umrahmt er das Objekt mit einer &#8222;<b>Bounding Box<\/b>&#8222;, die durch numerische Parameter der Bildr\u00e4nder identifiziert werden kann.<\/p><p>Die <b>Objektklassifikation<\/b> ist auf ein einzelnes Objekt pro Bild beschr\u00e4nkt. Die komplexere <b>Objekterkennung<\/b> geht dar\u00fcber hinaus und setzt voraus, dass der Computer alle verschiedenen Objekte innerhalb eines Bildes erkennt und lokalisiert.<\/p><p>Bei der <b>semantischen Segmentierung<\/b> wird jedes Pixel in einem Bild mit einer Klasse versehen, die dem entspricht, was dargestellt wird. Man spricht auch von &#8222;<b>dense prediction<\/b>&#8222;, da jedes Pixel vorhergesagt werden muss.<\/p><p>Im Gegensatz zu anderen <b>Aufgaben der Computervision<\/b> erzeugt die semantische Segmentierung nicht nur Etiketten und Bounding Boxes. Sie erzeugt au\u00dferdem ein hochaufl\u00f6sendes Bild, auf dem jedes Pixel klassifiziert wird.<\/p><p>Die <b>Instanzsegmentierung<\/b> geht noch einen Schritt weiter, indem sie jede Instanz einer Klasse separat klassifiziert. Wenn auf einem Bild beispielsweise drei Hunde zu sehen sind, ist jeder Hund eine Instanz der Klasse &#8222;Hund&#8220;. Jeder wird separat klassifiziert, zum Beispiel durch die Verwendung unterschiedlicher Farben.<\/p><p>Durch diese verschiedenen Aufgaben &#8222;versteht&#8220; der Computer den Inhalt der Bilder mit einer immer h\u00f6heren Detailgenauigkeit. In diesem Artikel werden wir uns speziell mit der Aufgabe der semantischen Segmentierung besch\u00e4ftigen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-486ea28 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"486ea28\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4057564\" data-id=\"4057564\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3776e6a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3776e6a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Anwendungen und Anwendungsbeispiele der semantischen Segmentierung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-335cfde elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"335cfde\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-f390d69\" data-id=\"f390d69\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b2b9671 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b2b9671\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <b>semantische Segmentierung<\/b> wird f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungen genutzt. Autonome Fahrzeuge zum Beispiel erfordern die Wahrnehmung, Planung und Ausf\u00fchrung in st\u00e4ndig wechselnden Umgebungen .<\/p>\n<p>Deshalb erfordern sie eine hohe Genauigkeit, da die Systeme im Stra\u00dfenverkehr absolut fehlerfrei funktionieren m\u00fcssen. Mithilfe der semantischen Segmentierung ist es m\u00f6glich, dass unbemannte Autos freie Fl\u00e4chen auf den Fahrbahnen, Fahrbahnmarkierungen und Verkehrsschilder erkennen.<\/p>\n<p>Diese KI-Technik wird ebenfalls in der <b>medizinischen Diagnostik<\/b> eingesetzt. Die Maschinen k\u00f6nnen die Analysen von Radiologen unterst\u00fctzen, um die Zeit f\u00fcr die Erstellung von Diagnosen zu verk\u00fcrzen.<\/p>\n<p>Ein weiterer Anwendungsfall ist die <b>Satellitenkartografie<\/b>, die f\u00fcr die \u00dcberwachung von Abholzungsgebieten oder f\u00fcr die Urbanisierung sehr wichtig ist. Durch semantische Segmentierung k\u00f6nnen n\u00e4mlich verschiedene Gel\u00e4ndetypen automatisiert unterschieden werden. Auch die Erkennung von Geb\u00e4uden und Stra\u00dfen ist f\u00fcr das <b>Verkehrsmanagement<\/b> oder die <b>Stadtplanung<\/b> von gro\u00dfem Nutzen.<\/p>\n<p>Schlie\u00dflich k\u00f6nnen Roboter in der <b>Pr\u00e4zisionslandwirtschaft<\/b> die semantische Segmentierung nutzen, um zwischen Nutzpflanzen und Unkraut zu unterscheiden. Dadurch k\u00f6nnen sie die Unkrautbek\u00e4mpfung automatisieren und die Menge an Herbiziden verringern.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9bd6da0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9bd6da0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-347f05e elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"347f05e\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/uiE56h5LyXc&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video 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class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lerne den Umgang mit U-NET<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-ecbb693 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"ecbb693\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-cff3122\" 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Traditionelle Ans\u00e4tze bestehen darin, Punkte, Linien oder R\u00e4nder zu erkennen. Es ist auch m\u00f6glich, sich auf die Morphologie zu st\u00fctzen oder <b>Pixelcluster<\/b> zusammenzusetzen.\u00a0<\/p><p>Inzwischen werden im Deep Learning <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\">Convolutional Neuronal Networks<\/a> (faltungsneurale Netzwerke) h\u00e4ufig eingesetzt. Sie erm\u00f6glichen es, mithilfe der Bildsegmentierung komplexere Probleme anzugehen.<\/p><p>Eines der am h\u00e4ufigsten f\u00fcr die Bildsegmentierung verwendeten neuronalen Netze ist U-NET. Dabei handelt es sich um ein vollst\u00e4ndig faltbares Modell eines neuronalen Netzes. Dieses Modell wurde urspr\u00fcnglich von <b>Olaf Ronneberger<\/b>, <b>Phillip Fischer<\/b> und <b>Thomas Brox<\/b> im Jahr 2015 f\u00fcr die Segmentierung von medizinischen Bildern entwickelt.<\/p><p>Die Architektur von U-NET besteht aus zwei &#8222;Pfaden&#8220;. Der erste ist der Kontraktionspfad, der auch als <b>Encoder<\/b> bezeichnet wird. Er wird verwendet, um den Kontext eines Bildes zu erfassen.<br \/>Im Grunde handelt es sich dabei um eine Ansammlung von Faltungsschichten und &#8222;<b>Max-Pooling<\/b>&#8222;-Schichten, die es erm\u00f6glichen, eine Karte mit den Merkmalen eines Bildes zu erstellen und seine Gr\u00f6\u00dfe zu reduzieren, um die Anzahl der Parameter des Netzwerks zu verringern.<br \/>Der zweite Weg ist die <b>symmetrische Expansion<\/b>, die auch als &gt;<b>Decoder<\/b> bezeichnet wird. Er erm\u00f6glicht ebenfalls eine genaue Lokalisierung durch die <b>transponierte Faltung<\/b>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-862b388 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"862b388\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-fb8bda1\" data-id=\"fb8bda1\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a7af1d6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a7af1d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"533\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/05\/u-net-architecture-1024x682.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-68301\" alt=\"u-net architecture\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/05\/u-net-architecture-1024x682.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/05\/u-net-architecture-300x200.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/05\/u-net-architecture-768x512.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/05\/u-net-architecture-1536x1023.png 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/05\/u-net-architecture.png 1555w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b5bfc91 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b5bfc91\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-625469d\" data-id=\"625469d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-361da18 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"361da18\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Vorteile von U-NET<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-0990249 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"0990249\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-38c7bac\" data-id=\"38c7bac\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-813c915 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"813c915\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Im Bereich des Deep Learning ist es notwendig, gro\u00dfe Datens\u00e4tze zu verwenden, um die entsprechenden Modelle zu trainieren. Die Zusammenstellung solcher Datenmengen zur L\u00f6sung eines Bildklassifizierungsproblems kann sich in Bezug auf Zeit, Budget und Hardwareressourcen als schwierig erweisen.\u00a0<\/p><p>Auch die Kennzeichnung der Daten erfordert das Fachwissen mehrerer Entwickler und Ingenieure. Dies ist besonders in <b>hochspezialisierten Bereichen<\/b> wie der medizinischen Diagnostik der Fall.<\/p><p>U-NET schafft hier Abhilfe, da es selbst bei einem <b>begrenzten Datensatz<\/b> zuverl\u00e4ssig arbeitet. Au\u00dferdem bietet es eine h\u00f6here Genauigkeit als herk\u00f6mmliche Modelle.<\/p><p>Eine herk\u00f6mmliche <b>Autoencoder-Architektur<\/b> reduziert die Gr\u00f6\u00dfe der eingegebenen Informationen. Danach beginnt die Decodierung, die lineare Merkmalsdarstellung wird erlernt und der Raster wird allm\u00e4hlich gr\u00f6\u00dfer. Am Ende dieser Architektur entspricht die <b>Ausgabegr\u00f6\u00dfe<\/b> der <b>Eingabegr\u00f6\u00dfe<\/b>.<\/p><p>Eine solche Architektur ist ideal, um die Anfangsgr\u00f6\u00dfe zu erhalten. Das Problem ist, dass sie den Input linear komprimiert, sodass nicht alle Merkmale \u00fcbertragen werden k\u00f6nnen.<\/p><p>Hier spielt U-NET dank seiner <b>U-Architektur<\/b> seine St\u00e4rken aus. Die Entfaltung erfolgt auf der Seite des Decoders, wodurch das bei einer Auto-Encoder-Architektur auftretende <b>Flaschenhalsproblem<\/b> und damit der Verlust von Merkmalen vermieden wird.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;jQuery: Was ist das und warum sollte man es benutzen? &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/jquery-was-ist-das-und-warum-sollte-man-es-benutzen\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/jquery-was-ist-das-und-warum-sollte-man-es-benutzen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">jQuery: Was ist das und warum sollte man es benutzen? <\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;DALL E in Edge \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich: Microsoft gibt gr\u00fcnes Licht! &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dall-e-in-edge-oeffentlich-zugaenglich-microsoft-gibt-gruenes-licht\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dall-e-in-edge-oeffentlich-zugaenglich-microsoft-gibt-gruenes-licht\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">DALL E in Edge \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich: Microsoft gibt gr\u00fcnes Licht! <\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Der OpenAI Umsatz wird in den n\u00e4chsten 12 Monaten einen Rekordumsatz erreichenDataScientest.com&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/der-openai-umsatz-wird-in-den-naechsten-12-monaten-einen-rekordumsatz-erreichen\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/der-openai-umsatz-wird-in-den-naechsten-12-monaten-einen-rekordumsatz-erreichen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Der OpenAI Umsatz wird in den n\u00e4chsten 12 Monaten einen Rekordumsatz erreichenDataScientest.com<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;TrojanNet: Revolution bei Angriffen auf Modelle k\u00fcnstlicher Intelligenz&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/trojannet-revolution-bei-angriffen-auf-modelle-kuenstlicher-intelligenz\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/trojannet-revolution-bei-angriffen-auf-modelle-kuenstlicher-intelligenz\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">TrojanNet: Revolution bei Angriffen auf Modelle k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Was du \u00fcber Qlik Sense wissen solltest &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-du-ueber-qlik-sense-wissen-solltest\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-du-ueber-qlik-sense-wissen-solltest\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was du \u00fcber Qlik Sense wissen solltest <\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Microsoft pr\u00e4sentiert Windows Copilot: Erfahre alles \u00fcber die Revolution des Betriebssystems &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/microsoft-praesentiert-windows-copilot-erfahre-alles-ueber-die-revolution-des-betriebssystems\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/microsoft-praesentiert-windows-copilot-erfahre-alles-ueber-die-revolution-des-betriebssystems\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft pr\u00e4sentiert Windows Copilot: Erfahre alles \u00fcber die Revolution des Betriebssystems <\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-c79a4a7 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"c79a4a7\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-391d28e\" data-id=\"391d28e\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-be7d4b2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"be7d4b2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie lernt man, U-NET zu verwenden?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-84acf40 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"84acf40\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7861b7b\" data-id=\"7861b7b\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f65da42 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f65da42\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Da <b>KI<\/b> und <b>Computer Vision<\/b> in allen Bereichen zunehmend genutzt werden, ist der Umgang mit Deep Learning und den verschiedenen Modellen wie U-NET eine wertvolle und gefragte Fertigkeit.\u00a0<\/p><p>Um diese F\u00e4higkeiten zu erwerben, bietet DataScientest Dir eine Reihe von Weiterbildungen an. <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a> und <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\">Deep Learning<\/a> stehen im Mittelpunkt unseres <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\/\">Data Scientist-Kurses<\/a>.<br \/>In diesem Kurs lernst Du zudem mit <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/top-10-der-python-bibliotheken-fur-data-scientists\">Python <\/a>zu programmieren, die Nutzung von <b>DataViz<\/b> und den Umgang mit Datenbanken und Big-Data-Tools. Nach Abschluss des Kurses besitzt Du alle notwendigen F\u00e4higkeiten, um den <b>boomenden Beruf des Data Scientists<\/b> auszu\u00fcben.<\/p><p>Unsere berufsvorbereitenden Kurse sind so konzipiert, dass sie auf die tats\u00e4chliche Bed\u00fcrfnissen von Unternehmen und Organisationen zugeschnitten sind. Sie k\u00f6nnen <b>als Intensivkurs oder als berufsbegleitende Weiterbildung<\/b> absolviert werden.<br \/>Wir bieten Dir einen innovativen <b>Blended-Learning-Ansatz<\/b>, der <b>Pr\u00e4senzunterricht<\/b> und <b>Fernunterricht<\/b> miteinander verbindet. Am Ende des Programms erh\u00e4ltst Du ein von der Sorbonne zertifiziertes Diplom.<\/p><p>Von unseren Alumni haben 93 % sofort einen Job gefunden. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke jetzt unsere Weiterbildung zum Data Scientist!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-0113a0b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"0113a0b\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-6b833f6\" data-id=\"6b833f6\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c8001a3 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"c8001a3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Beginne eine Weiterbildung zum Data Scientist <\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-e245d68 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"e245d68\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-05df5c9\" data-id=\"05df5c9\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e103eaa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e103eaa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Jetzt wei\u00dft Du alles \u00fcber U-NET. Lies unseren Artikel \u00fcber Computer Vision sowie unseren allgemeineren Artikel \u00fcber Deep Learning.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f67db3b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"f67db3b\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-eedacdd\" data-id=\"eedacdd\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59b2211 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"59b2211\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Die verschiedenen Aufgaben der Computer Vision\n\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Es gibt verschiedene Aufgaben der Computer Vision. Eine der h\u00e4ufigsten Anwendungen ist die Bildklassifizierung. Sie besteht darin, dass der Computer das Hauptobjekt in einem Bild identifiziert und ihm ein Etikett zuweist, um das Bild zu klassifizieren.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Anwendungen und Anwendungsbeispiele der semantischen Segmentierung\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die semantische Segmentierung wird f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungen genutzt. Autonome Fahrzeuge zum Beispiel erfordern die Wahrnehmung, Planung und Ausf\u00fchrung in st\u00e4ndig wechselnden Umgebungen.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Was ist U-NET?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Es gibt verschiedene Methoden, um Probleme bei der semantischen Segmentierung zu l\u00f6sen. Traditionelle Ans\u00e4tze bestehen darin, Punkte, Linien oder R\u00e4nder zu erkennen. Es ist auch m\u00f6glich, sich auf die Morphologie zu st\u00fctzen oder Pixelcluster zusammenzusetzen.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Die Vorteile von U-NET\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Im Bereich des Deep Learning ist es notwendig, gro\u00dfe Datens\u00e4tze zu verwenden, um die entsprechenden Modelle zu trainieren. Die Zusammenstellung solcher Datenmengen zur L\u00f6sung eines Bildklassifizierungsproblems kann sich in Bezug auf Zeit, Budget und Hardwareressourcen als schwierig erweisen.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>U-NET ist ein Modell f\u00fcr ein neuronales Netz, das sich mit Computer Vision Patches und insbesondere mit semantischen Segmentierungsproblemen befasst. 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