unet都有哪些衍生模型

UNet是一种经典的深度学习图像分割模型，其具有编码器和解码器的对称结构，以及跳跃连接的特点。基于UNet的结构，衍生出了许多变种模型，其中一些常见的包括：

1. U-Net++：该模型通过将原始UNet中的跳跃连接进一步增强，以及增加更多的卷积层和池化层来提高性能。

2. Attention U-Net：该模型在UNet的结构中添加了注意力机制，以便网络可以更加关注图像中的重要特征。

3. ResUNet：该模型在UNet的结构中添加了残差连接，以便网络可以更容易地学习到图像中的细节特征。

4. UNet++ ResNet：该模型是U-Net++和ResUNet的结合，结合了两种模型的优点。

5. UNet3D：该模型是UNet在处理3D图像时的变种，适用于医学图像分割等领域。

以上是一些常见的基于UNet结构的衍生模型，当然还有其他一些变种模型，这些模型在UNet的基础上做出了一些创新，以提高图像分割的精度和效率。