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2.论文归纳总结与其说这是一篇论文，我更认为这一篇很实用的打怪升级刷比赛的指南。里面提出的很多技巧是令我眼前一亮，并且具有较强的使用价值的。2.1本文的创新点我认为本文主要有四个创新点(1)提出了U-net这种网络结构。
Unet可以说是最常用、最简单的一种分割模型了，它简单、高效、易懂、容易构建、可以从小数据集中训练。Unet已经是非常老的分割模型了，是2015年《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation》提出的模型论文连接：https://arxiv
UNet的encoder下采样4次，一共下采样16倍，对称地，其decoder也相应上采样4次，将encoder得到的高级语义特征图恢复到原图片的分辨率。相比于FCN和Deeplab等，UNet共进行了4次上采样，并在同一个stage使用了skipconnection，而不是直接在...
因为unet论文的数据集是细胞组织的图像，细胞组织的边界每时每刻都会发生不规则的畸变，所以采用弹性变形的增广是非常有效的。下面来详细介绍一下算法流程：
Unet网络设计的步骤：1.设计Unet网络工厂模式2.设计编结构3.设计卷积模块4.unet实例模块Unet网络最重要的特征：1.编结构。2.结构，比FCN更加完善，采用连接方式。3.本质是一个框架，编码部分可以使用很多图像分类网络。示例代码：
2.论文归纳总结与其说这是一篇论文，我更认为这一篇很实用的打怪升级刷比赛的指南。里面提出的很多技巧是令我眼前一亮，并且具有较强的使用价值的。2.1本文的创新点我认为本文主要有四个创新点(1)提出了U-net这种网络结构。
Unet可以说是最常用、最简单的一种分割模型了，它简单、高效、易懂、容易构建、可以从小数据集中训练。Unet已经是非常老的分割模型了，是2015年《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation》提出的模型论文连接：https://arxiv
UNet的encoder下采样4次，一共下采样16倍，对称地，其decoder也相应上采样4次，将encoder得到的高级语义特征图恢复到原图片的分辨率。相比于FCN和Deeplab等，UNet共进行了4次上采样，并在同一个stage使用了skipconnection，而不是直接在...
因为unet论文的数据集是细胞组织的图像，细胞组织的边界每时每刻都会发生不规则的畸变，所以采用弹性变形的增广是非常有效的。下面来详细介绍一下算法流程：
Unet网络设计的步骤：1.设计Unet网络工厂模式2.设计编结构3.设计卷积模块4.unet实例模块Unet网络最重要的特征：1.编结构。2.结构，比FCN更加完善，采用连接方式。3.本质是一个框架，编码部分可以使用很多图像分类网络。示例代码：
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