u2netp 图像特征提取

U2NETP是一种基于深度学习的图像分割模型，主要用于图像中的前景和背景分离。它的特征提取部分采用了一种名为ResNet的卷积神经网络，可以有效地提取图像中的特征信息。在U2NETP中，ResNet被修改为具有更多的层数和更多的特征通道，以便更好地适应图像分割任务。此外，U2NETP还采用了类似于UNet的编码器-解码器结构，可以在提取特征的同时将分辨率逐步降低，最终输出与输入图像相同分辨率的分割结果。