UNet:UNet的损失函数与优化器
UNet简介
UNet的架构
UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构,由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox在2015年提出。其设计灵感来源于编码器-解码器结构,特别之处在于它在解码器部分引入了跳跃连接(skip connections),这使得网络能够融合低层的特征细节和高层的语义信息,从而在图像分割任务中表现出色。
架构详解
UNet的架构可以分为两个主要部分:收缩路径(编码器)和扩展路径(解码器)。
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收缩路径:这一部分类似于典型的卷积神经网络,由多个卷积层和池化层组成,用于提取图像的特征。每个卷积层通常包含两个连续的卷积操作,每个操作后接一个ReLU激活函数和一个批量归一化层。池化层用于降低空间维度,增加特征图的深度。
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扩展路径:这一部分用于恢复图像的细节,通过上采样(或转置卷积)和跳跃连接来实现。跳跃连接将收缩路径中相同分辨率的特征图直接连接到解码器的对应层,这样可以将低层的细节信息直接传递给高层,帮助恢复分割结果的细节。
代码示例
下面是一个使用PyTorch实现的UNet架构的简化示例: