UNet是一种深度学习网络结构，通常用于图像分割任务。它采用了编码器-解码器结构，其中编码器负责将输入图像逐步降采样为特征图，而解码器则负责将特征图逐步上采样为分割结果。
编码器部分通常由多个卷积层和池化层组成，用于提取输入图像的特征。每个卷积层后面通常会跟着一个激活函数（如ReLU）和一个批量归一化层。池化层用于逐步减小特征图的尺寸，增加感受野大小。
解码器部分通常由多个卷积层和上采样层组成，用于将特征图逐步还原为与输入图像相同尺寸的分割结果。每个卷积层也会跟着激活函数和批量归一化层。上采样层可以是反卷积层或者插值操作，用于增加特征图的尺寸。
在编码器和解码器之间，UNet还会添加一些跳跃连接（skip connections），用于将编码器部分提取的粗糙特征信息传递给解码器部分，帮助提高分割结果的准确性和细节保留能力。
总的来说，UNet的编码器-解码器结构可以帮助网络更好地提取图像特征，同时保留更多的细节信息，从而在图像分割任务中取得更好的性能表现。
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