unet++ multires

UNET是一种常用的用于图像分割的深度学习网络模型，全称为U-Net。它由一系列类似于自动编码器的卷积神经网络层级组成，具有编码和解码两个阶段。

UNET的编码阶段通过卷积操作和下采样操作将输入图像逐渐减小，提取出图像中的特征信息，并将这些信息保留在编码层级中。在下采样过程中，UNET使用了池化操作，通过减小输入图像的尺寸来保持计算效率，并且通过增加通道数来增加特征的表示能力。

UNET的解码阶段则通过上采样操作和卷积操作将编码阶段提取的特征信息还原回原始图像的尺寸，并将其与对应的编码层级的特征连接起来。通过这种方式，UNET能够将编码阶段提取的粗略特征与解码阶段还原的细节特征结合起来，从而产生更加准确的分割结果。

MULTIRES则是UNET的一种改进算法，它在UNET的基础上增加了多分辨率的处理能力。MULTIRES通过在编码和解码阶段的不同层级引入不同尺度的特征图，实现了对图像不同细节的分割。这样一来，MULTIRES能够更好地处理不同尺度的目标和背景，在分割结果中保留更多的细节信息。

总之，UNET和MULTIRES都是用于图像分割任务的深度学习网络模型。UNET通过编码和解码方式从输入图像中提取特征并还原细节信息，MULTIRES在此基础上增加了多分辨率的处理能力，能够更好地处理不同尺度的目标和背景。