nnunet和unet的区别

NNUNet和UNet都是用于图像分割的神经网络模型，它们之间的区别如下：

1. 网络结构：NNUNet是对UNet的改进，主要在网络结构上进行了优化。NNUNet使用了更深的网络结构，包括更多的卷积层和更多的分辨率，以提高分割精度。

2. 数据增强：NNUNet使用了更多的数据增强技术来增加训练数据的多样性和数量。这些技术包括旋转、翻转、缩放等等，以提高模型的鲁棒性。

3. 训练策略：NNUNet使用了更复杂的训练策略，包括多个阶段的训练和预训练，以提高模型的泛化能力。

总之，NNUNet相对于UNet来说，在分割精度、模型鲁棒性和泛化能力上都有一定程度的提升。