基于U-Net的图像分割算法介绍

U-Net是一种用于图像分割的深度学习架构，其设计初衷是用于生物医学图像分割，尤其是医学影像中的细胞分割任务。U-Net结构独特，具有编码器-解码器结构，能够有效地捕捉图像中的局部和全局信息，并在像素级别上进行精确的分割。

相关论文：

  1. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

    • 作者：Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox

  2. Learning to Segment Every Thing

    • 作者：Olivia Nemec, Abhijit Guha Roy, Sinisa Todorovic

  3. DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs

    • 作者：Liang-Chieh Chen, George Papandreou, Iasonas Kokkinos, Kevin Murphy, Alan L. Yuille

1. 算法原理：

  • 编码器࿰

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