UNet

UNet是一种常用于图像分割的深度学习模型，它由Ronneberger等人于2015年提出。UNet的结构类似于一个字母"U"，因此得名。它的主要特点是具有编码器-解码器结构，其中编码器通过下采样操作逐渐减小特征图的大小，而解码器则通过上采样操作逐渐恢复特征图的大小。这种结构使得UNet能够有效地捕捉图像中的局部细节信息，并在分割任务中取得较好的性能。此外，UNet还具有跳跃连接（skip connection）的特点，即编码器和解码器之间直接连接，这有助于保留更多的空间信息。总之，UNet是一种简单而有效的图像分割模型，在许多实际应用中都取得了良好的效果。