提起医学影像分割领域的“明星模型”，不得不提的就是U-Net！这个由Olaf Ronneberger等人提出的神经网络架构，因其独特的U形结构而得名，简直是图像分割任务中的神器。💡

首先，让我们看看它的基本结构：U-Net由两个主要部分组成——编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder）。编码器负责提取特征，通过一系列卷积层逐步降低分辨率，同时捕捉输入图像的语义信息；而解码器则负责恢复空间细节，将特征图上采样到原始尺寸，完成精准分割任务。中间还有一个关键环节——跳跃连接（Skip Connections），它将编码器中不同层次的特征图直接传递给解码器，从而有效保留边缘和细节信息，让分割结果更加准确。✨

U-Net之所以广受欢迎，不仅因为它在生物医学图像分割任务中表现出色，还因为它易于扩展和定制化。无论是医学领域还是其他场景，比如卫星遥感图像处理或自动驾驶中的障碍物检测，U-Net都能大显身手！🚀

总结来说，U-Net就像一把“万能钥匙”，解锁了图像分割的无限可能！🎯

深度学习 图像分割 U-Net