但是如果要是想发高质量论文，这么老的论文基础上想改进很难，但是也不是不可能，哈哈，看看人家repVGG。这么老的论文，还能整出花来，上顶会，感觉题主可以把这篇文章下载下来，好好研究下人家的思路，搞不好还能makeunetgreatagain！
Unet可以说是最常用、最简单的一种分割模型了，它简单、高效、易懂、容易构建、可以从小数据集中训练。Unet已经是非常老的分割模型了，是2015年《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation》提出的模型论文连接：https://arxiv
Unet多应用于CNN中图像分割领域。对于小数据集也有很好的性能。一、Unet1.Unet网络框架论文中只用分割出细胞边界，所以最后使用的是2个1*1卷积得到背景和目标两个。如果是多目标分割，根据分割目标的种类来决定使用1*1的卷积的数量来输出
论文借鉴了DenseNet-161的网络（然后顺便夸了一下它），但由于DenseNet是用来做分类的，要做分隔就要上采样，而直接上采样嘛会损失细节信息，所以考虑到了Unet，可以将DenseNet各级的特征也密集连接到Unet做decode，实现2D分割。
Unet论文地址：ANestedU-NetArchitectureforMedicalImageSegmentationUnet是比较早的基于深度学习的分割算法了，优点是速度真的快（P100上基于VGG的backbone能跑到50帧），同时不是太开放的场景下可以做到令人满意的分割效果，在对...
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Q6:WhyUnet3+ismoreefficientwithfewerparameters?3.小结标签:segmentation,work,++,image,论文,well,Unet,Does来源:https://blog.csdn.net/qq_43019433/article/detail...
图像分割的高性能模型unet的进化再进化版本!unet经过无数学者的“摧残”后,得到了很多个版本,并且性能总体上得到了可观的提升。该压缩包里包括unet3+的原文...