U-Net网络在图像分割中的应用

U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络，由Olaf Ronneberger等人于2015年提出。该网络能够在少量标注样本下高效训练，解决了深度学习领域图像分割任务中的数据稀缺问题。
U-Net网络架构包括收缩路径和扩展路径。收缩路径提取上下文信息，扩展路径通过上采样实现高分辨率图像分割，从而提高定位精度。网络能够从少量样本中进行端到端训练，性能超越传统方法，如滑动窗口卷积网络。
U-Net适用于生物医学图像处理，特别是需要精确定位的图像分割任务，能够识别图像中不同区域的具体内容。网络结构对称，模仿人类视觉感知，保持不同分辨率下的信息。
作者使用Caffe框架实现了U-Net，并发布了完整的实现和训练模型，降低了深度学习在生物医学图像处理中的应用门槛。
U-Net具有较高的计算效率，能够在现代GPU上以不到一秒的速度分割512x512的图像，支持实时或近实时图像处理，适用于临床应用和研究决策。