U-Net，从2D到3D，以及各种变体总结

最新推荐文章于 2025-04-06 21:28:52 发布
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分类专栏： PyTorch
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本文详细介绍了U-Net网络结构，包括原始的2D U-Net和3D U-Net。2D U-Net由收缩和扩张路径构成，3D U-Net则增加了第三个维度的卷积。3D U-Net的网络结构和数据处理方式进行了深入讨论，如3x3x3的卷积和3D最大池化，以及如何处理输入和输出的尺寸。

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U-Net，从2D到3D，以及各种变体总结

原始U-Net

在这里插入图片描述
  由一个收缩路径和一个扩张路径组成。收缩路径遵循了经典的CNN结构，每个分辨率层由两个3x3的卷积层+ReLU+以2为步长的最大池化组成。收缩路径一共有4个分辨率层，在每一个分辨率层都将特征图的数量进行加倍（通过设置卷积核的数量）。扩张路径也有4个分辨率层，每个层先进行以2为步长的上采样或者反卷积，然后接两个3x3的卷积+ReLU。在扩张路径的最后一层，通过一个1x1的卷积将输出特征图的数量调整到期望输出的特征图通道数。

3D U-Net

网络结构

在这里插入图片描述
  上图描述了这篇论文给出的3D U-Net的网络结构。和标准U-Net类似，它也由收缩路径和扩张路径组成，每个路径都包含四个子块（层）。在收缩路径中，每个子块又包含了两个 3 × 3

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