u-net

使用 TensorFlow 和 Keras 构建 U-NetU-Net是图像分割领域中最为著名的架构之一。U-Net 因其形状而得名，它是一种全卷积架构，首先将图像收缩，然后将其扩展为输出结果。虽然这种收缩路径构建了一个学习特征的层次结构，但跳过连接有助于在扩展路径中将这些特征转换回相关的模型输出。

【深度学习】Unet的基础介绍U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型，特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图：Unet论文原文

Stable Diffusion核心网络结构——CLIP Text Encoder详细介绍Stable Diffusion核心网络结构——CLIP，作用，架构等。目录Stable Diffusion核心网络结构

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深度学习| U-Net网络理解U-Net网络结构需要相关知识点。U-Net也是CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）的一种，所以也会涉及CNN的原理。关于CNN的一些内容，在之前的一篇文章介绍过“深度学习|CNN卷积神经网络”，这边就简单再说一下CNN原理中的“卷积、池化、全连接”，因为这些在后面U-Net结构理解的时候会用到。