[U-2-Net]——高效的显著性目标检测神经网络

[U-2-Net]——高效的显著性目标检测神经网络

随着计算机视觉技术的不断发展，人们对于对象检测的精度和速度要求也越来越高。在众多目标检测方法中，基于神经网络的方法因具备较高的精度和可调节性而备受关注。U-2-Net便是一种基于U-Net的神经网络，专门用于显著性目标检测。

U-2-Net由南京大学与华为诺亚方舟实验室共同研发，并于2019年发布。该模型在PASCAL VOC、SOD、DUTS、HKU-IS等数据集上均取得了相对领先的表现。

下面我们来看看U-2-Net的代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class NestedUNet(