unet教程
时间: 2025-04-26 14:06:16 浏览: 16
### UNet 神经网络教程与实例
#### U-Net架构概述
U-Net是一种专为医学图像分割设计的卷积神经网络结构。该模型通过编码器路径捕获上下文信息,解码器路径实现精确定位[^2]。
#### 主要组成部分
- **编码器(收缩路径)**:由一系列下采样操作构成,每次下采样的同时增加特征图的数量,减少空间维度。
- **解码器(扩展路径)**:执行上采样并逐步恢复输入的空间分辨率,在此过程中融合来自编码阶段的信息。
- **跳跃连接**:将低层细节传递给高层抽象表示,有助于保持位置精度。
#### 数学建模基础
U-Net++不仅继承了传统U-Net的优点,还引入了更复杂的层次化跳跃连接方式以及金字塔注意力机制(PAM),从而增强了对不同尺度目标的理解能力。
```python
import torch.nn as nn
class DoubleConv(nn.Module):
"""两次3x3卷积"""
def __init__(self, in_ch, out_ch):
super(DoubleConv, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=3),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_ch, out_ch, kernel_size=3),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, x):
return self.conv(x)
class Unet(nn.Module):
def __init__(self, n_class):
super().__init__()
# 定义各部分组件...
def forward(self, x):
# 构造前向传播逻辑...
return output
```
对于希望深入了解如何应用UNet进行特定任务的学习者来说,建议关注具体应用场景下的数据预处理方法、损失函数的选择及调参技巧等方面的内容[^3]。
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