U-Net是一种专为图像分割设计的卷积神经网络架构，因其对称的编码-解码结构和跳跃连接而广受关注。以下是关键知识点速览：
1. 架构特点
- 编码器：通过多层卷积逐步提取特征，缩小空间维度
- 解码器：上采样操作恢复图像分辨率，结合跳跃连接保留细节
- 跳跃连接（Skip Connections）：将编码器的特征图与解码器对应层拼接，增强梯度流动
2. 典型应用场景
- 医学影像分析（如肿瘤分割）
- 地理遥感图像处理
- 自动驾驶中的道路识别
- 语义分割任务
3. 实现步骤
- 构建基础卷积块（Conv + BatchNorm + ReLU）
- 添加池化层进行下采样
- 使用转置卷积实现上采样
- 最终输出分割结果
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