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文件名称：UNet：UNet在目标检测中的扩展应用.docx
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总页数：25 页
更新时间：2025-09-12
总字数：约2.73万字
文档摘要
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UNet：UNet在目标检测中的扩展应用
1UNet模型概述
UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计初衷是为了在生物医学图像中进行细胞和组织的精确分割，但因其高效性和准确性，迅速在各种图像分割场景中得到应用。UNet的架构特点是采用编码器-解码器结构，其中编码器用于捕获图像的上下文信息，而解码器则用于利用这些信息进行精确的像素级预测。
1.1编码器-解码器结构
UNet的编码器部分通常基于预训练的卷积神经网络，如VGG1