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。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。