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前言Unet多应用于CNN中图像分割领域。对于小数据集也有很好的性能。一、Unet1.Unet网络框架论文中只用分割出细胞边界，所以最后使用的是2个1*1卷积得到背景和目标两个。
论文要点概括经典的UNet网络权重采用随机初始化方式来完成，众所周知训练一个未过拟合的网络需要大量的数据来完成。因此采用经过Imagenet训练后的权重来进行初始化这一方法被广泛应用。通过这种方式来加速学习过程。
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：
但是如果要是想发高质量论文，这么老的论文基础上想改进很难，但是也不是不可能，哈哈，看看人家repVGG。这么老的论文，还能整出花来，上顶会，感觉题主可以把这篇文章下载下来，好好研究下人家的思路，搞不好还能makeunetgreatagain！
基于改进Unet的遥感影像语义分割在地表水体变迁中的应用.【摘要】：陆地地表水体是江、河、湖的总称,它是被水覆盖地段的自然综合体,更是自然万物和人类文明的摇篮。.但是,自从人类文明进入工业化阶段,一些超负荷甚至是破坏性的开发使地表水体满目疮痍...
论文借鉴了DenseNet-161的网络（然后顺便夸了一下它），但由于DenseNet是用来做分类的，要做分隔就要上采样，而直接上采样嘛会损失细节信息，所以考虑到了Unet，可以将DenseNet各级的特征也密集连接到Unet做decode，实现2D分割。
论文分析3DUNetLearningDenseVolumetricSegmentation谭庆波哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读7人赞同了该文章这篇文章的主体内容与2D-Unet中的基本相同，所以在下面的文章中，仅仅对论文中两点部分进行分析，其余部分省略。1.两种设置
前言Unet多应用于CNN中图像分割领域。对于小数据集也有很好的性能。一、Unet1.Unet网络框架论文中只用分割出细胞边界，所以最后使用的是2个1*1卷积得到背景和目标两个。
论文要点概括经典的UNet网络权重采用随机初始化方式来完成，众所周知训练一个未过拟合的网络需要大量的数据来完成。因此采用经过Imagenet训练后的权重来进行初始化这一方法被广泛应用。通过这种方式来加速学习过程。
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：
但是如果要是想发高质量论文，这么老的论文基础上想改进很难，但是也不是不可能，哈哈，看看人家repVGG。这么老的论文，还能整出花来，上顶会，感觉题主可以把这篇文章下载下来，好好研究下人家的思路，搞不好还能makeunetgreatagain！
基于改进Unet的遥感影像语义分割在地表水体变迁中的应用.【摘要】：陆地地表水体是江、河、湖的总称,它是被水覆盖地段的自然综合体,更是自然万物和人类文明的摇篮。.但是,自从人类文明进入工业化阶段,一些超负荷甚至是破坏性的开发使地表水体满目疮痍...
论文借鉴了DenseNet-161的网络（然后顺便夸了一下它），但由于DenseNet是用来做分类的，要做分隔就要上采样，而直接上采样嘛会损失细节信息，所以考虑到了Unet，可以将DenseNet各级的特征也密集连接到Unet做decode，实现2D分割。
论文分析3DUNetLearningDenseVolumetricSegmentation谭庆波哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读7人赞同了该文章这篇文章的主体内容与2D-Unet中的基本相同，所以在下面的文章中，仅仅对论文中两点部分进行分析，其余部分省略。1.两种设置
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