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UNet：UNet的变体模型介绍

1UNet基础模型概述

1.11UNet模型架构

UNet模型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等人在2015年提出。其核心设计在于使用一个编码器-解码器结构，能够有效地学习图像的特征并进行精确的分割。

1.1.1编码器

编码器部分通常基于预训练的卷积神经网络，如VGG16或ResNet，用于提取图像的特征。它通过一系列的卷积层和池化层，逐步减少空间维度，增加通道数，从而捕捉到图像的高层特征。

1.1.2解码器

解码器部分则通过上采样和卷积层，逐步恢复图像的空间维