[深度學習從入門到女裝]U-Net
上圖為U-Net的網路結構
整個結構很容易理解，下采用使用2*2的maxPooling，上採用使用2*2的deconv
其他的每個卷積都使用3*3不使用padding的卷積核，因此特徵圖會越來越小，每層增加一倍通道數
shortcut將同層的左邊特徵圖直接合併到右圖特徵圖中，直接將多通道拼合在一起，因為影象尺寸不同，所以需要crop，原始碼中使用的就是從中心裁剪，去掉多餘的周圍部分
這是3D U-Net的方法，文章分為兩部分，第一部分使用稀疏標註的樣本圖，進行3D U-Net訓練，使標註變得密集並實現分割，隨後再使用原始影象進行3D U-Net進行分割
整體網路結構和U-Net基本相同
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