2025年resnet网络怎么读（resnet+unet）

科技前沿 • 2025-04-15 23:14 • 阅读 63

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UNet是一种经典的深度学习架构，主要用于图像分割任务，比如医学影像分析、遥感图像解析等。它是由克里斯托弗·拉比等人于2015年提出的一种卷积神经网络结构，设计初衷是为了解决像素级别的标注问题。

基本原理上，UNet结合了编码器(下采样)和解码器(上采样)的概念，形成U型结构。编码器部分逐渐减小空间分辨率并增加特征信息的复杂度，而解码器则相反，逐步恢复原始尺寸的同时将低层特征与高层特征融合，生成详细的预测结果。

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以下是简要的UNet结构概述：

输入：接受一张图像作为输入。
编码器：通过一系列的卷积层（含池化层），如3x3卷积、ReLU激活函数和最大池化，减少图像大小，提取高层次的特征。
瓶颈层：通常在编码器的最低层，包含一个大的卷积层，用于压缩特征维度。
解码器：从瓶颈开始，通过反卷积（上采样）操作逐渐恢复原尺寸，并使用跳跃连接（skip connection）合并来自编码器对应层的特征图，保留细节信息。
输出：最后是一个1x1卷积层，生成与输入相同大小的预测图，每个像素都有相应的类别概率。

下面是一些关键的代码实现要点（以Keras为例）：

from keras.models import Model from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, concatenate def build_<em>unet</em>(input_shape, n_classes): inputs = Input(shape=input_shape) # 编码部分 conv1 = Conv2D(64, (3, 3), activation=&#39;relu&#39;, padding=&#39;same&#39;)(inputs) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1) # 继续堆叠更多的卷积层... #... # 瓶颈层 bottle_neck = Conv2D(256, (3, 3), activation=&#39;relu&#39;, padding=&#39;same&#39;)(pool1) # 解码部分 up1 = UpSampling2D(size=(2, 2))(bottle_neck) merge1 = concatenate([up1, conv1]) conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation=&#39;relu&#39;, padding=&#39;same&#39;)(merge1) conv2 = Conv2D(n_classes, (1, 1), activation=&#39;sigmoid&#39;)(conv2) model = Model(inputs=inputs, outputs=conv2) return model # 创建并编译模型 <em>unet</em>_model = build_<em>unet</em>(input_shape=(height, width, channels), n_classes=n_classes) <em>unet</em>_model.compile(optimizer=&#39;adam&#39;, loss=&#39;binary_crossentropy&#39;, metrics=[&#39;accuracy&#39;])

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