unet++有哪些预训练模型

UNet++ 是一种针对语义分割任务的神经网络模型，由于其良好的性能和广泛的应用，已经有很多研究人员在开源社区上分享了预训练的 UNet++ 模型。以下是一些常见的 UNet++ 预训练模型：

1. UNet++ResNet34：使用 ResNet34 作为编码器，具有更好的性能和更高的鲁棒性。
2. UNet++ResNet50：使用 ResNet50 作为编码器，可提高 UNet++ 模型在复杂场景下的效果。
3. UNet++DenseNet121：使用 DenseNet121 作为编码器，能够提高模型的精度和稳定性。
4. UNet++EfficientNet-B0：使用 EfficientNet-B0 作为编码器，具有更快的训练速度和更好的表现。
5. UNet++VGG16：使用 VGG16 作为编码器，适用于需要更轻量级模型的场景。

这些预训练模型可以在 GitHub 等社区上找到并下载使用。