深度学习实战69-语义分割任务实战中Unet模型的搭建、结构说明与模型训练全过程

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战69-语义分割任务实战中Unet模型的搭建、结构说明与模型训练全过程，U-Net是一种专为医学图像分割设计的卷积神经网络。它由Olaf Ronneberger等人在2015年提出，并迅速在生物医学图像分析领域获得广泛应用。U-Net模型的特点是其独特的“U”形结构，这种结构使得模型在保持高分辨率特征的同时，能够进行有效的上下文信息融合。

目录

一、语义分割任务介绍
语义分割的原理
标注数据
语义分割任务的训练步骤
二、语义分割任务常用的模型介绍
1.FCN(全卷积网络)
2.U-Net
3.SegNet
4.DeepLab系列(DeepLabv3+)
5.PSPNet（金字塔场景解析网络）
6.HRNet(高分并率网谄)
三、U-Net模型介绍
U-Net模型结构
四、U-Net模型搭建与实现

一、语义分割任务介绍

语义分割是计算机视觉领域的一项任务，它旨在对图像中的每个像素进行分类，将它们分配到预定义的类别中，例如人、车、树等。以下是可以实现的语义分割任务类型：
1.室内场景分割：识别室内环境中的家具、墙壁、地板等对象。
2. 城市景观分割：区分街道、建筑物、车辆、行人等城市环境中的元素。
3. 医学图像分割