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什么是 UNet？它与深度学习有何关系？
为什么重要：什么是 UNet？ UNet 是一种功能强大的深度学习架构，广泛用于图像分割任务。
来源:人工智能+简介
简介让我们走进尖端技术的世界，探索图像分割如何彻底改变生物医学领域！
图像分割在生物医学领域至关重要，原因有很多。它有助于识别和分离图像中的不同结构或物体，这对于准确的诊断和治疗计划至关重要。借助图像分割，医疗从业者可以精确地隔离和分析图像中感兴趣的特定区域，从而更好地了解潜在的解剖结构和疾病过程。深度学习算法在生物医学领域的图像分割中的使用提高了图像分析的准确性和速度，使其成为医疗专业人员的宝贵工具。
在本文中，我们将探讨最流行的基于深度学习的生物医学图像分割模型之一 UNet 的惊人细微差别，以及它如何彻底改变医学领域。所以，喝杯咖啡，让我们马上开始吧！
什么是 UNet？
什么是 UNet？UNet 是一种流行的深度学习架构，广泛应用于图像分割。UNet 模型是专门为解决生物医学图像分割的挑战而设计的，并在多个实际应用中取得了显著的成果。
UNet 于 2015 年由 Olaf Ronneberger 等人在“U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络”中首次提出。自诞生以来，已经经历了几次迭代，UNet++、3D UNet、Transformer-UNet，现在又有了 UNet 3+，包括面向非机器学习专家的插件，例如这个 ImageJ。自从它在 2015 年 ISBI 咬翼片射线照相术中计算机自动检测龋齿大挑战赛和 2015 年 ISBI 细胞追踪挑战赛中获胜以来，这个流行的模型得到了许多改进和调整，这并不奇怪。对于图像分割，UNet 是最好的人工神经网络选择之一。
3D UNet UNet 3+ ImageJ