【深度学习】为什么U-Net在医学图像上表现优越？

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来源： 机器学习实验室 做图像分割方向的朋友，一定都用过U-Net，或者做分割方向研究的朋友们，也许都有过魔改U-Net的经历。作为2015年MICCAI上发表的一篇论文，U-Net目前在谷歌学术的引用是11487次，几乎做分割的人人都会引用。 早期的深度学习图像分割研究主要围绕FCN展开，目标是优化卷积下采样过程中信息的保留。随后，U-Net以其独特的编解码对称U形结构成为主流。在语义分割领域，U-Net与空洞卷积并列为两大关键设计，确立了其在该领域的主导地位。 U-Net在图像分割领域的统治地位归功于其卓越的性能，特别是在医学图像处理上。在医学影像的深度学习应用中，U-Net几乎成了标配，其基础模型通常能提供出色的基准性能。MICCAI，作为医学图像分析领域的顶尖会议，U-Net在此的卓越表现值得我们深入分析。 U-Net在医学图像上的优秀表现可以从两 ………………………………