UNET主干网络是什么

UNET主干网络是一种常用于图像分割任务的深度学习架构。UNET是由Ronneberger等人于2015年提出的，其主要特点是具有U形的编码-解码结构。

UNET主干网络由两个部分组成：编码器和解码器。编码器通过一系列的卷积层和池化层逐渐降低输入图像的分辨率，同时提取图像的高级特征。解码器通过一系列的上采样操作和卷积层将编码器提取的特征映射恢复到原始输入图像的分辨率，并生成像素级别的分割结果。

UNET主干网络中的U形结构是指编码器和解码器之间存在直接的跳跃连接。这些跳跃连接有助于将低级别的特征与高级别的特征进行融合，从而提高分割结果的准确性。

UNET主干网络在医学图像分割等领域取得了较好的效果，并且由于其简单且有效的结构，被广泛应用于各种图像分割任务中。