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UNet：数据增强技术与UNet

1UNet简介

1.1UNet架构详解

UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，尤其在医学图像领域表现出色。其设计灵感来源于编码器-解码器结构，通过结合特征映射的上下文信息，实现对输入图像的精确分割。

1.1.1架构特点

编码器（下采样路径）：由多个卷积层和最大池化层组成，用于提取图像的特征。每个卷积层后接一个ReLU激活函数和批量归一化层，以加速训练过程并提高模型性能。

解码器（上采样路径）：与编码器镜像对称，通过转置卷积层（或上采样操作）恢复图像的分辨率。解码器的每个阶段都会与编码器的相应阶段进