Unet网络理解

最新推荐文章于 2025-06-18 08:34:08 发布

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分类专栏：深度学习

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Unet是一种用于图像分割的深度学习框架，由编码和解码部分组成，其核心特点包括完善的解码结构和skip-connection设计。相比于FCN，Unet的解码部分能提供更高精度的分割结果，skip-connection则通过连接而非简单相加，增强了特征融合。该网络广泛应用于医学图像分割、姿态估计以及Gan网络。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Unet网络本质是一个框架，主要由编码和解码构成，编码结构可以用任何图像分类结构。
核心贡献：（1）编解码结构
与FCN相比，解码结构更加完善，能够得到更加准确的分辨率。
（2）skip-connection
与FCN相比，有更长距离的skip
FCN采取的方式是直接相加，而Unet采用的是连接方式。
应用：
（1）主要应用于医学图像分割。
（2）姿态估计
（3）Gan网络
联系：
VGG——resnet-----------FCN------Unet
参考链接：
https://blog.youkuaiyun.com/Formlsl/article/details/80373200

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