faster RCNN 与U-net的区别与联系

Faster RCNN 和 U-Net 是两种深度学习模型，分别应用于目标检测和语义分割任务。区别在于，Faster RCNN 是一种基于区域提取的目标检测模型，通过将特征图和候选框进行卷积运算从而得到检测结果；而 U-Net 是一种基于 encoder-decoder 结构的语义分割模型，通过将高分辨率特征图和低分辨率特征图进行级联从而实现像素级别的语义分割。联系在于，这两种模型都是在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型，都利用了卷积神经网络中的一些核心思想和技术。