unet模型结构立体图
时间: 2025-03-07 22:19:34 浏览: 99
### UNet 模型架构 3D 可视化
UNet 是一种常用于医学图像分割的卷积神经网络架构,其特点是包含编码器路径和解码器路径以及跳跃连接。为了更好地理解该模型的工作原理及其内部结构,可以创建一个三维可视化来展示不同层次之间的关系。
#### 编码器部分
编码器负责提取输入图像中的特征。每一层通过一系列卷积操作减少空间维度并增加通道数,从而捕捉更复杂的模式。随着层数加深,感受野逐渐扩大,能够捕获更大范围内的上下文信息[^1]。
```python
import torch
from torch import nn
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection, Line3DCollection
class UnetBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super().__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True))
def plot_3d_unet():
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# Define the blocks' positions and sizes (simplified representation)
block_positions = [(0, i*2, j) for i in range(-2, 3) for j in [-4,-2,0]]
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue']
for idx, pos in enumerate(block_positions[:len(colors)]):
size = (1, 1.5, 2**(idx+1)) # Simplified sizing based on depth level
vertices = [
[pos, (pos[0]+size[0], pos[1], pos[2])],
[pos, (pos[0], pos[1]+size[1], pos[2])],
...
]
poly = Poly3DCollection([vertices], facecolors=[colors[idx]], alpha=.7)
ax.add_collection3d(poly)
ax.set_xlabel('Width')
ax.set_ylabel('Height')
ax.set_zlabel('Depth/Channels')
plt.show()
if __name__ == "__main__":
plot_3d_unet()
```
此代码片段定义了一个简单的 `UnetBlock` 类,并提供了一个函数 `plot_3d_unet()` 来绘制简化版的 UNet 架构图。请注意这只是一个概念性的图形表示;实际应用中可能需要更加详细的参数配置以匹配特定任务的需求[^2]。
对于 LKM-UNet 这样的变体,在原有基础上加入了大核视觉曼巴 U 形网络特性,增强了局部与全局的空间建模能力,使得模型可以在保持较高效率的同时处理更大的接受域[^3]。
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