U-Net 网络结构讲解

※ 这是学习 B站博主霹雳吧啦Wz  的  深度学习-语义分割篇-UNet网络结构讲解视频 所做的笔记。

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论文名称：U-Net: Convolutional Netorks for Biomedical Image Segmentation

发布时间：2015年

论文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597

这篇论文是针对生物医学影像领域提出的，所以一提到UNet，我们很容易就想到医学影像。

关于 UNet 网络结构：

UNet是一个 Encoder-Decoder 的结构（编码-解码）。

Encoder 对应的是我们这个U型结构的左半部分，也就是我们特征提取以及下采样的部分。

Decoder 就是右半部分，经过一系列的上采样，最终得到一个分割图。

在论文当中，对于我们左边这一侧的叫做 contracting path （收缩路径），右边这一侧叫做 expanding path （扩张路径）。

在这张图中，每一个长条矩形对应的都是一个特征程，每一个箭头都是一种操作（操作类型在图的右下角）。

1. 网络结构讲解

我们从输入开始看：

这里是以572×572的单通道的图像为例（说单通道的原因在于第一个长