🚀 Keras-U-Net 实现教程：从零开始构建图像分割模型

📌 什么是 U-Net？

U-Net 是一种经典的 图像分割网络，因其对称的编码-解码结构和跳跃连接设计而闻名。

🧠 核心结构解析

1. 编码器（Encoder）

   • 通过卷积层和池化层逐步提取特征
   • 图片示例：卷积层
   

2. 解码器（Decoder）

   • 上采样层恢复空间维度
   • 跳跃连接（Skip Connection）保留细节信息
   • 图片示例：跳跃连接
   

3. 全连接层

   • 最终输出分割结果（如像素级分类）
   • 图片示例：全连接层
   

🛠 实现步骤（Keras 版）

1. 导入依赖

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras import layers, models
   

2. 构建模型

   def unet_model(input_size=(256, 256, 3)):
       inputs = layers.Input(shape=input_size)
       # 编码器部分
       conv1 = layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(inputs)
       pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv1)
       # ...（后续层省略，可参考完整代码示例）
       return models.Model(inputs=inputs, outputs=final_output)
   

3. 编译与训练

   model = unet_model()
   model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   model.fit(train_data, train_labels, epochs=50, batch_size=16)
   

📚 应用领域

• 医学影像分析：如肿瘤区域检测
• 卫星图像处理：地表特征分割
• 自动驾驶：道路与行人识别

📌 扩展阅读

• 如需了解更底层的实现，可参考：[/人工智能教程/深度学习基础]
• U-Net 的变体实现：Keras-U-Net-变体教程

📱 示例代码

# 完整代码可在此处展示，或跳转至：[/人工智能教程/Keras-U-Net-完整代码]  

📝 提示：如需可视化训练结果，可使用 matplotlib 或 TensorBoard 工具。