# Unet_Implementation_PyTorch
Unet主要用于图像分割问题。
本文将先简单介绍Unet的理论基础,然后使用pytorch一步一步地实现Unet图像分割。
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UNet是一种用于图像分割任务的卷积神经网络架构,由Olaf Ronneberger等人在2015年提出。它主要应用于生物医学图像分割领域,例如分割细胞、肿瘤等。UNet的主要特点是其U形的编码器-解码器架构,能够有效地捕捉图像的上下文信息,从而实现精确的像素级分割。 UNet的基础理论来自于完全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN),FCN将传统卷积神经网络中的全连接层替换为卷积层,使网络可以接受任意尺寸的输入图像,并输出与输入图像相同尺寸的分割结果。而UNet在FCN的基础上进行了改进,主要体现在以下几个方面: 1. 编码器-解码器架构:UNet由两部分组成,编码器用于提取图像特征,解码器则逐步恢复分割结果的空间分辨率。 2. 跳跃连接(Skip Connections):UNet在编码器和解码器之间添加了一系列跳跃连接,将编码器中的高分辨率特征与解码器中对应层的特征进行拼接,从而保留了更多的细节信息,有助于提高分割精度。 3. 上采样(Upsampling):在解码器中,UNet使用上采样层(如转置卷积)逐步恢复特征图的空间分辨率
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Unet_Implementation_PyTorch
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