unet属于CNN还是FCN

UNet是一种深度学习模型，它结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的特点和全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）的设计。UNet主要用于图像分割任务，尤其是医学图像分析，其结构包含了编码器（类似于传统CNN提取特征）和解码器（用于恢复细节并生成像素级别的预测），中间通过跳跃连接（skip connections）将低层的详细信息传递给高层，这使得UNet既能捕捉全局特征又能保持局部结构。

简单来说，UNet既包含CNN的部分，因为它使用卷积层进行特征提取，同时也融合了FCN的概念，因为它完全由卷积层组成，没有全连接层（fully connected layers）。所以，UNet可以被认为是一个特殊的FCN变种，尤其适用于需要高分辨率输出的任务。