pytorch unet

PyTorch Unet是一种深度学习模型，主要用于图像分割任务，特别是在医学影像分析领域非常常见。Unet的名字来源于其网络结构的形状，像字母“U”，包含了上采样（UpSampling）和下采样（DownSampling）两个部分。该模型的特点是：

1. 下采样层（通常使用卷积层和最大池化）用于捕获大尺度特征，逐渐减少分辨率但增加感受野。
2. 上采样层（如反卷积层或transpose convolution）负责恢复原始尺寸，并通过跳跃连接（skip connections）将低层次的细节信息与高层级的语义信息结合起来。

Unet特别适合处理需要精确边界的任务，如细胞识别、肿瘤分割等，因为它的设计允许从输入到输出的双向信息流动。