一. 简介

原始论文：《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》

论文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597

UNet网络结构 如下图所示：

从图中可以看出，UNet的网络结构画出来就像个“U”型，因此命名为UNet。

UNet作用：用于生物医疗图像的语义分割。

二. 具体结构

1. “U”型左侧，叫做contracting path，经过四次down-sample；
2. “U”型右侧，叫做expanding path，经过四次up-sample；
3. 利用skip connection，也就是图中的copy and crop，结合浅层和深层特征。

三. 总结

医学图像许多浅层特征都是比较重要的，例如血管边缘等，UNet作用于医学图像效果好的原因，主要是利用skip connection结合了浅层和深层的特征。