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一文读懂UNet神经网络结构:图像语义分割的强力利器

人工智能 dancy 5个月前 (12-26) 136次浏览 已收录 扫描二维码
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一文读懂UNet神经网络结构:图像语义分割的强力利器

UNet

一文读懂UNet神经网络结构:图像语义分割的强力利器

在计算机视觉领域,图像语义分割是一个重要的任务,旨在将图像中的每个像素分类为不同的对象或区域。UNet神经网络作为一种经典的图像语义分割模型,以其卓越的性能和广泛的应用而备受关注。本文将以生动的实例和详细的代码,揭开UNet神经网络的神秘面纱,帮助小伙伴们深入理解和掌握这一强大工具,为图像分割任务提供解决方案。

一、UNet简介

UNet是由Olaf Ronneberger等人于2015年提出的一种卷积神经网络结构,旨在解决图像语义分割任务。它采用了编码器-解码器结构,并通过跳跃连接(Skip Connections)将编码器和解码器的特征信息进行融合,从而保留了更多的空间信息和上下文信息。这种结构使得UNet在图像分割领域取得了显著的成果。

二、UNet网络结构

UNet网络结构包括编码器和解码器两部分,其中编码器用于提取图像特征,解码器用于生成分割结果。以下是UNet的典型网络结构示意图:

         ---------------------> [Conv] -> [ReLU] -> [Conv] -> [ReLU] ----------------->
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[MaxPooling]                                                             [UpSampling]
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         ---------------------> [Conv] -> [ReLU] -> [Conv] -> [ReLU] ----------------->
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              [Concat]                               [Concat]
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                 |                                       |
         ---------------------> [Conv] -> [ReLU] -> [Conv] -> [ReLU] ----------------->
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[MaxPooling]                                                             [UpSampling]
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         ---------------------> [Conv] -> [ReLU] -> [Conv] -> [ReLU] ----------------->
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                              [Concat]               |
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                                 |                   |
                             [Conv] -> [ReLU]  -------

三、UNet实例代码

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