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UNet：UNet模型的训练与调参技巧

UNet模型简介

UNet模型的起源与架构

UNet模型最初由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox在2015年提出，旨在解决生物医学图像中的细胞分割问题。该模型的设计灵感来源于卷积神经网络（CNN）的架构，但UNet通过引入跳跃连接（skip connections）和对称的编码-解码结构，显著提高了在小数据集上的性能。

架构详解

• 编码器（Encoder）：UNet的编码器部分通常基于预训练的CNN，如VGG16或ResNet，用于捕获图像的特征。它由一系列的卷积层和池化层组成，每一层都会减小特征图的尺寸，同时增加深度，以提取更抽象的特征。

• 解码器（Decoder）：解码器部分负责将编码器提取的特征图恢复到原始图像的尺寸，同时保持细节。它通过上采样（upsampling）和跳跃连接（skip connections）来实现这一点。跳跃连接将编码器的特征图直接连接到解码器的对应层，从而在恢复图像细节时提供更多的信息。

• 跳跃连接（Skip Connections）：这是UNet的关键创新之一。跳跃连接允许模型在上采样过程中使用编码器的低级特征，从而在分割结果中保留更多的细节。