什么是U-Net？
U-Net是一种经典的图像分割网络架构，因其对称的编码-解码结构和跳跃连接设计而广受关注。适合医学影像、卫星图像等领域的像素级预测任务。
常见Keras-U-Net变体
1. U-Net++ 🔄
通过密集的跳跃连接提升特征融合能力，适合复杂纹理分割。
2. U-Net3D 🌌
扩展到三维数据，用于医学影像体积分割。
3. 全卷积U-Net (FCU-Net) 🖼️
移除全连接层，实现端到端训练，支持任意尺寸输入。
实践建议
- 使用
tensorflow或keras框架实现基础结构 - 通过
ImageDataGenerator进行数据增强 - 参考人工智能教程/Keras-图像分割教程深入实践
拓展学习
如需了解其他模型变体或优化技巧，可访问深度学习模型优化指南。