U-Net核心思想
2015年提出的用於生物影象分割的網路，並在當時取得了冠軍
核心思想：
1.網路由一個收縮子網路核一個擴張子網路構成；收縮主要用來捕捉上下文特徵，擴張用來進行定位；
2.收縮網路由卷積層、relu、2*2max polling構成，擴張網路主要由轉置卷積來完成；
3.收縮網路特徵層解析度高，用來定位；擴張網路特徵層解析度低，用來分類；
4.收縮網路和擴張網路之間存在快捷連線，將底底層特徵和高層特徵進行融合，取得更好的分割效果；
5.損失函式採用softmax+交叉損失熵，對於類別不平衡問題可以使用加權的交叉損失熵，可借鑑HED邊緣檢測中提到的思想；
6.U-Ner不需要大量的訓練資料，也能較好的收斂，至於為什麼該網路不需要大量資料，還不太清楚，還需進一步思考。
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原文地址：Semantic Segmentation — U-Net (Part 1) 原文作者：Kerem Turgutlu 譯文出自：掘金翻譯計劃 本文永久連結：github.com/xitu/gold-m… 譯者：JohnJiangLA 校對者：haiyang
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