计算机视觉笔记 | U-net | 原理详解 - 知乎
U-Net 是一种流行的图像分割网络，最初是为医学图像分割设计的。 它的主要特点是其 U型结构，该结构具有一个收缩路径（编码器）和一个对称的扩展路径（解码器）。
【深度学习】U-Net系列（一）：U-Net网络架构详解-CSDN博客
3 days ago · 1. 前言 U-Net 是由 Olaf Ronneberger 等人于 2015 年在论文 “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation” 中提出的一种用于图像分割的卷积神经网络架构。因 …
深度解析语义分割利器：U-Net网络-百度开发者中心 - Baidu
Aug 16, 2024 · 本文深入解析了U-Net网络，这一在语义分割领域取得显著成就的卷积神经网络。 通过简明扼要的语言和生动的实例，本文帮助读者理解U-Net的结构、原理及其在生物医学、自动驾驶等领 …
【语义分割专栏】2：U-net实战篇 (附上完整可运行的代码pytorch)
Jun 4, 2025 · 本文详细介绍了如何手动复现U-net（全卷积网络）语义分割模型，并深入讲解了代码实现。 文章按照模型构建、数据集处理、评价指标设定、训练流程和测试五个部分进行讲解。
U-Net - 维基百科，自由的百科全书
U-Net 是 弗赖堡大学 计算机科学系为生物医学 图像分割 开发的 卷积神经网络。 [1] 其基于完全卷积网络 [2]，并在结构上加以修改与扩展，使得它可以用更少的训练图像产生更精确的分割。
神经网络算法 - 一文搞懂U-Net（图像分割网络） - 文章 - 开发者社区
Jun 19, 2024 · U-Net的定义： 一个 基于深度学习的卷积神经网络 ，主要用于图像分割任务，特别是生物医学图像的分割。 它由编码器（下采样路径）和解码器（上采样路径）两部分组成，形状呈U型，因 …
一篇入门之-快速了解U-Net卷积神经网络（模型结构与代码实现）-老 …
Jan 26, 2024 · U-Net是2015年提出的CNN模型，专门解决图像象素级别的预测问题，本文讲解U-Net的模型结构、配置、原理，并展示一个U-Net的代码实现例子，通过本文，可以快速了解什么是U-Net， …
深入解析U-Net：图像分割的经典架构与应用 - 知乎
本文将深入分析 U-Net 的架构原理、优化策略及其在实际应用中的表现，全面理解这款深度学习模型如何有效解决图像分割问题。
U-Net 全解析：从网络架构、核心原理到 PyTorch 代码实现
U-Net 是一个非常经典且极其重要的卷积神经网络（CNN）架构。 它最初是为了生物医学图像分割而设计的，但由于其特别的设计，如今已经成为各种图像分割任务乃至 AI 图像生成模型（如 Stable …
U-Net 架构及其应用 |Ultralytics
了解 U-Net 架构，它如何支持图像分割，其应用以及它在计算机视觉发展中的重要性。