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?ω? 图像分割UNet (1) : 网络结构讲解UNet 简介UNet 论文：Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 这篇论文主要是针对生物医学影像这个领域提出的，所以一提到UNet一般都会联想到问题：医学图像分割是像素级的分类问题，当时的解决方法是通过滑动窗口卷积来对每个像素进行分类。虽然这个方法也能实现目标，但是存在大量的冗余训练，并且比较难平衡好上下文信息获取

＞﹏＜ 原始UNet的参数量在28M左右(上采样带转置卷积的UNet参数量在31M左右),而如果把channel数成倍缩小，模型可以更小。缩小两倍后，UNet参数量在7.75M。缩小四倍，可以把模型参数量缩小至2UNet被广泛的应用于图像分割(语义分割的模型),Unet 发表于2015 年，属于FCN 的一种变体。可以用于摇杆卫星影像的分割，工业上瑕疵划痕检测等。接下来我们来仔细讨论一下这个网络，并

≥▂≤ U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集，生成Mask图像，并使用U-Net训练自己个人尝试过使用Deeplab v3+和DRN等自然图像语义分割的SOTA网络在自己的项目上，发现效果和UNet差不多，

UNet算法在图像分割领域有广泛的应用，主要包括以下几个方面：医学图像分割：UNet算法在医学图像分割中表现出色。它可以用于肿瘤分割、器官分割、血管分割等任务，帮助医生快速准确地定1 基于U-Net和Res_UNet模型的矿石图像分割1.1 系统描述本文提出的UR法可分为两个阶段，分别为训练阶段和测试阶段.训练阶段共分两步：第一步，采集图像制作训练集，将训练集经过预