神经网络之U-net模型

U-Net是由Ronneberger等人在2015年提出的卷积神经网络架构，主要用于图像分割任务。该模型的设计灵感来源于生物医学领域的图像分割方法，其结构类似于字母"U"，因此得名U-Net。U-Net模型由两部分组成：下采样路径和上采样路径。下采样路径用于提取图像的低级特征，而上采样路径则用于恢复图像的细节信息。这种设计使得U-Net能够有效地处理具有丰富细节的图像分割任务，同时保持了计算效率。此外，U-Net还采用了跳跃连接（skip connection）技术，通过将下采样路径的高级特征与上采样路径的低级特征进行融合，进一步提高了模型的性能。