UNet

UNet是一种广泛应用于医学图像分割任务的卷积神经网络架构，特别是在疾病诊断和组织分析领域。该模型的设计针对的是图像分割问题，核心特点是采用了具有对称收缩和扩张路径的U形结构，使得它能够有效地整合上下文信息，同时捕捉局部细节特征。 UNet的优势在于它的高效性能和对不平衡数据集的适应性，如在较小的标注样本条件下依然表现出色。此外，UNet架构因其轻量级和分割精度高，也适用于其他多个领域的图像分割，例如卫星图像中的物体识别，以及工业缺陷检测等。 值得注意的是，UNet已经在多个版本中得到增强和发展，包括引入注意力机制、改进的跳跃连接以及其他不同的架构变体，以提高在各种图像分析任务中的准确性和鲁棒性。