MATLAB 设计UNET分割算法并给出所需文件名

设计UNET分割算法需要以下文件：

1. 训练数据集和测试数据集
2. MATLAB Deep Learning Toolbox
3. MATLAB Image Processing Toolbox
4. MATLAB Computer Vision Toolbox

对于训练数据集和测试数据集，可以使用公开的数据集，例如PASCAL VOC数据集、Cityscapes数据集等。如果需要自己制作数据集，需要使用图像标注工具标注每个像素的类别。

以下是设计UNET分割算法的MATLAB文件名：

1. unet.m：实现UNET分割算法的MATLAB函数文件。
2. trainUnet.m：训练UNET分割算法的MATLAB函数文件。
3. predictUnet.m：使用训练好的UNET模型对新数据进行分割预测的MATLAB函数文件。
4. evaluateUnet.m：对UNET模型进行性能评估的MATLAB函数文件。
5. dataLoader.m：加载训练数据集和测试数据集的MATLAB函数文件。
6. pixelLabelImageSource.m：生成像素级标签的MATLAB函数文件。

以上文件名仅供参考，具体实现可以根据自己的需求进行调整。