41、UNet 基语义分割模型分析与无线能量收集系统性能评估

UNet 基语义分割模型分析与无线能量收集系统性能评估

1. UNet 基语义分割模型介绍

语义分割在计算机视觉领域至关重要，UNet 基模型在该领域表现出色。以下介绍几种常见的 UNet 基模型：
- UNet with Resnet - 34 ：ResNet - 34 有[3, 4, 6, 3]个残差块，共 33 个卷积层和 1 个全连接层。此模型利用 ResNet - 34 深度学习高级特征，通过 UNet 跳跃连接保留细粒度细节，在复杂场景语义分割中表现良好。
- UNet with ResNet - 18 ：采用编码器 - 解码器架构，编码器用 ResNet - 18，解码器用 UNet。编码器有四对结构统一的卷积层，解码器有五个解码阶段，通过跳跃连接整合高低层特征。
- UNet with ResNet - 50 ：结合 ResNet - 50 强大特征提取能力和 UNet 精确的定位能力，编码器使用预训练的 ResNet - 50，能高效收敛，准确检测复杂特征，生成精确分割图。
- UNet with EfficientNetB5 ：以 EfficientNetB5 为编码器，利用复合缩放因子提取复杂特征，UNet 为解码器，结合两者优势，在图像理解和分类任务中表现出色。
- UNet with EfficientNetB7 ：编码器为 EfficientNetB7，增强特征提取能力且参数少。通过跳跃连接整合高低层特征，在复杂环境中生成详细分割掩码。
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