U-Net结构的形状是什么

U-Net是一种深度学习中的卷积神经网络（CNN）架构，主要用于图像分割任务，尤其是在医疗图像分析中非常常见。它的名称来源于其形状，看起来像字母“U”，由两部分组成：

1. **编码器（Downsampling Path）**：这部分从输入图像开始，通过一系列的卷积层和池化层（通常为 max pooling），逐渐减小空间分辨率，同时增加特征图的深度（通道数）。这形成了上半部分的“V”。

2. **解码器（Upsampling Path）**：从编码器的输出开始，通过反向的卷积和上采样操作（如 transpose convolution 或 upsampling layers），逐步恢复原始图像的尺寸，同时结合编码器对应层次的特征信息，以增加细节。

3. **中心连接（Skip Connections）**：在编码器和解码器之间，U-Net使用跳跃连接或 skip connections，将来自不同层级的特征图直接连接起来，以保留更多的上下文信息。

这种结构确保了U-Net能够捕获图像的全局信息和局部细节，非常适合于需要精确边界定位的任务。