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UNet 是一種用于圖像分割的神經網絡架構，通常用于處理醫學圖像等具有高分辨率的圖像數據。UNet 的主要特點是其 U 形的網絡結構，其中包含了編碼器和解碼器兩部分，可以有效地處理不同分辨率的圖像數據。
在處理不同分辨率的圖像時，UNet 會首先通過編碼器部分將輸入圖像進行特征提取和降采樣操作，從而得到具有更高層次抽象特征的表示。然后，這些特征表示會通過解碼器部分進行上采樣操作，逐漸恢復到原始輸入圖像的分辨率，并生成最終的分割結果。
UNet 中的跳躍連接機制可以幫助網絡保留更多的細節信息，在解碼器部分將低分辨率特征與編碼器部分的高分辨率特征進行融合，從而更好地進行圖像分割任務。這種設計可以有效地處理不同分辨率的圖像數據，并在保持分割結果準確性的同時提高網絡的穩定性和泛化能力。
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