算法_U-net模型

U-net是一种深度学习模型，广泛应用于图像分割任务，尤其是在医学图像处理领域。由Olaf Ronneberger等人在2015年提出，U-net的设计目的是为了在有限的训练样本下实现高效的图像分割。U-net模型通过其独特的结构和高效的特征提取能力，成为图像分割领域的重要工具。随着技术的进步，U-net及其变种将继续在更多领域发挥重要作用。U-Net网络结构图呈U形，由对称的卷积层、池化层构成编码器，再通过反卷积和跳跃连接构建解码器。这个结构适用于语义分割任务，能保留详细信息，提高图像分割效果。