unet網路結構為什麼適用於醫學影象分割任務
一、醫學影象的特點
- 醫學影象邊界模糊、梯度複雜，需要較多的高解析度資訊
- 人體內部結構相對固定，分割目標在人體影象中的分佈很具有規律，語義簡單明確，低解析度的資訊就可以簡單定位
二、unet網路結構適用的原因
對於unet網路結構可以看這篇博文 unet網路結構說明及keras實現詳解 這裡需要說明一下，unet的下采樣過程，是從高解析度（淺層特徵）到低解析度（深層特徵）的過程。而unet的特點就是通過上取樣過程中的級聯，使得淺層特徵和深層特徵結合起來。對於醫學影象來說，unet能用深層特徵用於定位，淺層特徵用於精確分割，則就是為什麼unet常見於很多影象分割任務。其實即便不是醫學影象，unet在平常影象的分割效果也有不錯的表現。
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