基于 U-Net 的图像分割

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 图像分割是一种将图像划分为不同区域或对象的过程。它通常在像素级别进行，通过将图像中具有相似特征的区域分组或定义对象的边界来完成。这是一种识别和解析图像中不同对象或特征的方法。 假设一位医学专业人士正在检查脑部扫描图像，试图找到潜在的癌性病变。这就是图像分割发挥作用的地方。分割过程用于识别图像中的不同组织和结构，在区分癌细胞和其他正常组织方面发挥着重要作用。 例如，在下面的脑部扫描图像中，分割已经识别出癌性肿瘤并以不同的颜色显示。 尽管 U-Net 专注于生物医学图像，但其灵活的架构允许它有效地用于其他类型的图像数据。 U-Net 的命名是因为它的结构类似于字母 U，如图所示。我们在输出端得到分割后的输入图像。U-Net 的架构是独特的，因为它由收缩 ………………………………