U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型，其核心结构包括下采样和上采样两个部分。下采样阶段逐步捕捉环境信息，上采样阶段则结合先前的特征进行细节还原，最终实现高精度的图像分割。
参考自：https://blog.youkuaiyun.com/maliang_1993/article/details/82084983
U-net采用的是一个包含下采样和上采样的网络结构。下采样用来逐渐展现环境信息，而上采样的过程是结合下采样各层信息和上采样的输入信息来还原细节信息，并且逐步还原图像精度。
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