UNet 是一种用于图像分割的神经网络模型，因其独特的网络结构和高效的性能而受到广泛关注。下面将详细介绍 UNet 的结构和应用。

UNet 结构

UNet 的结构类似于一个“U”字母，因此得名。它由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，中间通过桥接（Bridge）部分连接。

  • 编码器：负责将输入图像逐渐减小尺寸，同时提取特征。
  • 解码器：负责将编码器提取的特征逐渐恢复到原始尺寸，并生成分割结果。
  • 桥接：连接编码器和解码器，用于传递特征信息。

UNet 结构图

应用场景

UNet 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 医学影像分析：用于识别和分割医学图像中的病变区域。
  • 自动驾驶：用于识别道路、行人等目标。
  • 遥感图像分析：用于识别和分割遥感图像中的地物。

扩展阅读

想要了解更多关于 UNet 的内容，可以阅读以下文章：