UNet和深浅层特征融合

UNet是一种常用于图像分割任务的深度学习网络结构。它的设计灵感来自于编码器-解码器结构，通过对称的卷积和上采样操作实现了特征的逐层传递和融合。UNet的主要特点是具有跳跃连接，可以将浅层特征与深层特征进行融合，从而提高了分割结果的准确性。

UNet的网络结构可以分为两个部分：编码器和解码器。编码器部分由多个卷积层和池化层组成，用于提取图像的高级特征。解码器部分由多个上采样层和卷积层组成，用于将编码器提取的特征进行逐层恢复和重建。在解码器的每一层，UNet都会将对应的编码器层的特征进行融合，以保留多的细节信息。

深浅层特征融合是指将不同层次的特征进行结合，以获取更全面和丰富的信息。在UNet中，深浅层特征融合通过跳跃连接实现。跳跃连接将编码器中的浅层特征直接与解码器中对应的层级特征进行连接，使得网络可以同时利用低级和高级特征进行分割任务。这种融合方式可以帮助网络更好地捕捉不同尺度的特征，提高分割结果的准确性和细节保留能力。