UNet模型由Ronneberger等人于2015年提出,专为医学图像分割而设计。其独特的U形结构包含对称的收缩路径和扩张路径,使得模型在捕捉图像上下文信息的同时,能够恢复详细的图像特征,从而在处理高分辨率输入时保持较高的精确度。PyTorch UNet开源项目正是基于这一经典模型,利用PyTorch框架的灵活性和动态图机制,实现了高效的图像...