UNET跳跃连接的目的

UNET是一种常用于图像分割任务的深度学习模型，其跳跃连接的主要目的是在保持高分辨率特征的同时，将低分辨率特征与高分辨率特征相结合，从而提高图像分割的准确性。

UNET模型由编码器和解码器两部分组成，编码器部分用来提取图像特征，但在编码过程中图像尺寸会逐渐减小，解码器部分则用来将低分辨率特征映射回高分辨率图像。跳跃连接指的是将编码器中的某些层与解码器中的同级别层相连接，这样可以将低分辨率特征与高分辨率特征进行相加或拼接，从而利用低分辨率特征中的细节信息来增强高分辨率特征中的上下文信息，提高分割结果的准确性。

跳跃连接可以帮助UNET模型更好地处理图像的边缘和细节，减少因为信息丢失而导致的分割误差，使得UNET在医学图像分割等领域有着广泛的应用。