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UNet的编码器-解码器结构是怎样的

发布时间:2024-06-28 09:19:49 来源:亿速云 阅读:137 作者:小樊 栏目:游戏开发

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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