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U-Net++：將U-Net結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，引入了多尺度特征融合和注意力機(jī)制，提高了模型在圖像分割任務(wù)上的性能。
Attention U-Net：在U-Net結(jié)構(gòu)中引入了注意力機(jī)制，使得模型在學(xué)習(xí)特征表示時更加關(guān)注重要的特征區(qū)域，從而提高了分割的準(zhǔn)確性。
Dense U-Net：將U-Net中的跳連接改為密集連接，加強(qiáng)了信息的傳遞和特征的重用，提升了模型的性能和泛化能力。
Residual U-Net：引入殘差連接，幫助模型更好地學(xué)習(xí)殘差信息，提高了模型的收斂速度和魯棒性。
Recurrent U-Net：結(jié)合遞歸機(jī)制和U-Net結(jié)構(gòu)，對序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，提高了模型在視頻分割和序列數(shù)據(jù)分割任務(wù)中的性能。
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