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UNet是一種深度學習網絡結構，通常用于圖像分割任務。它采用了編碼器-解碼器結構，其中編碼器負責將輸入圖像逐步降采樣為特征圖，而解碼器則負責將特征圖逐步上采樣為分割結果。
編碼器部分通常由多個卷積層和池化層組成，用于提取輸入圖像的特征。每個卷積層后面通常會跟著一個激活函數（如ReLU）和一個批量歸一化層。池化層用于逐步減小特征圖的尺寸，增加感受野大小。
解碼器部分通常由多個卷積層和上采樣層組成，用于將特征圖逐步還原為與輸入圖像相同尺寸的分割結果。每個卷積層也會跟著激活函數和批量歸一化層。上采樣層可以是反卷積層或者插值操作，用于增加特征圖的尺寸。
在編碼器和解碼器之間，UNet還會添加一些跳躍連接（skip connections），用于將編碼器部分提取的粗糙特征信息傳遞給解碼器部分，幫助提高分割結果的準確性和細節保留能力。
總的來說，UNet的編碼器-解碼器結構可以幫助網絡更好地提取圖像特征，同時保留更多的細節信息，從而在圖像分割任務中取得更好的性能表現。
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