unet 卷积神经网络模型

Unet是一种卷积神经网络模型，它是在2015年由Ronneberger等人提出的，被广泛应用于医学图像分割领域。Unet模型的特点是通过下采样和上采样的方式获取特征图并还原到原始图像的大小，这使得Unet在处理医学图像的边界和细节等方面表现出色。Unet模型的结构由对称的编码器和解码器组成，编码器负责提取图像特征，解码器负责还原到原始图像大小并生成分割结果。由于Unet模型的强大性能和灵活性，它在医学图像分割领域得到了广泛的应用和研究。