U-Net卷积神经网络

U-Net是一种常用于图像分割任务的卷积神经网络结构。它最初是在2015年由Ronneberger等人提出，用于生物医学图像分割任务。它的名字来源于其网络结构的形状类似于字母U，即有一个向下的卷积子网络和一个向上的反卷积子网络。

U-Net的整体结构可以分为两部分：编码器和解码器。编码器由多个卷积层和池化层组成，用来提取图像特征并逐渐减小图像尺寸。解码器由多个反卷积层和上采样层组成，用来还原图像尺寸并进行分类。在编码器和解码器之间有一个连接通道，用来传递编码器中提取的特征到解码器中进行分类。

U-Net的优点在于它可以处理具有不同尺寸和形状的图像，并且在分割任务中可以更好地保留图像的细节信息。因此，它在医学图像分割、自然图像分割等任务中都有很好的表现。