【Unet系列】（三）Unet++网络

UNet++：多尺度结构与优化
最新推荐文章于 2025-04-06 15:33:06 发布
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#深度学习 #神经网络 #人工智能

UNet++是一种改进的网络架构，它融合了不同尺寸的UNet结构，允许网络自我学习不同深度特征的重要性。通过共享编码器和使用短连接及深度监督解决反向传播问题。文章还提到，该结构便于剪枝，降低训练参数，提高训练速度，特别是在低尺度的UNet++表现与高尺度相当的情况下。

一、UNet++整体网络结构

Unet++主要是探索encoder和decoder需要多大的问题，以此为基础，提出了融合不同尺寸Unet结构的网络。创新点就是把不同尺寸的Uent结构融入到了一个网络里。
在这里插入图片描述

二、结构的好处

（1）不管哪个深度的特征有效，都用上，让网络自己去学习不同深度特征的重要性。
（2）共享了一个enconder，也就是说，不需要训练一推Unet，而是只训练一个encoder，它的不同层次特征由不同的decoder路径来还原。

三、存在的问题

无法训练，因为不能进行反向传播。解决方法有如下两种：
（1）使用短连接。
在这里插入图片描述
（2）在短连接的基础上使用deep supervision。
在这里插入图片描述
在图中X0,1、X0,2、X0,3、X0,4后面加一个1*1的卷积核，相当于去监督每个分支的Unet的输出。这样可以解决无法训练的问题。

四、优点：

可以更容易剪枝，因为前面也单独有监督训练，可以根据速度要求来快速完成剪枝。

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