UNet结合FPN与残差连接的图像分割模型：多尺度特征融合与残差连接提升分割精度

UNet 结合FPN与残差连接的图像分割模型，挺实用的，是在做高精度的语义分割时。这个模型把 UNet 的编码器-解码器架构和FPN的多尺度特征融合优势结合起来，让分割效果比以前更强，细节也抓得更精准。模型中使用了双卷积模块和残差连接，不仅提升了特征提取的能力，还加速了训练，避免了梯度消失的问题。如果你正在做医疗影像、遥感图像的分割任务，这个模型蛮适合的，尤其是当你需要大尺度变化的物体时，FPN可以帮你多问题。建议先了解下 UNet 的基本原理，再深入研究FPN的工作方式，掌握这些，你就能更好地调整模型来适应不同的任务需求。顺便提一下，调节输入尺寸和类别数量，也能进一步优化效果哦。