unet原理随机弹性变形

UNet 是一种常用的图像分割网络，其主要结构是由编码器和解码器组成的对称 U 形网络。在训练过程中，可以通过数据增强方式来提高模型的泛化能力，其中就包括了随机弹性变形。

随机弹性变形是指在图像上进行随机的非刚性变形，以增加数据的多样性。其基本原理是通过对图像进行网格化，然后在每个网格点上进行随机的位移，最后通过插值算法将各个网格点的变形结果拼接到一起，从而得到变形后的图像。

在 UNet 中，随机弹性变形可以应用在输入图像或输出图像上，以增加数据的多样性，改善模型的泛化性能。同时，随机弹性变形也可以被视为一种正则化手段，有助于减少过拟合的发生。