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U-Net 是一种专门为图像分割任务设计的深度学习模型。它是一种卷积神经网络架构，主要用于图像分割，尤其在生物医学图像分析领域表现出色。U-Net 能够将输入的原始图像转换为精确的分割结果。
U-Net 采用了一种独特的 U 形对称结构。左侧是编码器，也称为收缩路径，通过卷积层和池化层来捕获上下文信息并降低空间分辨率。右侧是解码器，也称为扩张路径，通过上采样和卷积层来恢复空间分辨率并精确定位分割边界。
跳跃连接是 U-Net 的核心创新。它将编码器中不同层级的高分辨率特征图直接传递到解码器中相应的层级。通过特征融合，解码器能够更好地利用编码器中的细节信息，从而避免信息丢失，提高分割的精度，尤其是在边界定位方面。
U-Net 最初是为生物医学图像分割而设计的，在细胞分割、组织识别、器官轮廓提取和病变区域检测等方面表现出色。由于其成功的架构设计，U-Net 现在也被广泛应用于其他领域，包括自然图像分割、卫星图像分析、工业检测和各种计算机视觉任务。
总结一下我们学到的关键内容：U-Net 是一种专门为图像分割设计的深度学习架构，采用对称的 U 形结构。跳跃连接是其核心创新，能够保留高分辨率特征信息。U-Net 在生物医学图像分析中表现出色，现在也广泛应用于各种图像分割和计算机视觉任务中。