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UNet是一種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通常用于圖像分割任務(wù)。它采用了編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，其中編碼器負(fù)責(zé)將輸入圖像逐步降采樣為特征圖，而解碼器則負(fù)責(zé)將特征圖逐步上采樣為分割結(jié)果。
編碼器部分通常由多個(gè)卷積層和池化層組成，用于提取輸入圖像的特征。每個(gè)卷積層后面通常會(huì)跟著一個(gè)激活函數(shù)（如ReLU）和一個(gè)批量歸一化層。池化層用于逐步減小特征圖的尺寸，增加感受野大小。
解碼器部分通常由多個(gè)卷積層和上采樣層組成，用于將特征圖逐步還原為與輸入圖像相同尺寸的分割結(jié)果。每個(gè)卷積層也會(huì)跟著激活函數(shù)和批量歸一化層。上采樣層可以是反卷積層或者插值操作，用于增加特征圖的尺寸。
在編碼器和解碼器之間，UNet還會(huì)添加一些跳躍連接（skip connections），用于將編碼器部分提取的粗糙特征信息傳遞給解碼器部分，幫助提高分割結(jié)果的準(zhǔn)確性和細(xì)節(jié)保留能力。
總的來(lái)說(shuō)，UNet的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)可以幫助網(wǎng)絡(luò)更好地提取圖像特征，同時(shí)保留更多的細(xì)節(jié)信息，從而在圖像分割任務(wù)中取得更好的性能表現(xiàn)。
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