unet模型属于哪种神经网络?

UNet模型属于卷积神经网络，专为图像分割任务设计。它采用编码器-解码器结构，包含跳跃连接，能保留空间细节。UNet最初用于医学图像分析，如今广泛应用于卫星影像、自动驾驶等领域。模型输入输出尺寸相同，适合像素级预测，如肿瘤检测或道路识别。

UNet的结构特点

UNet由收缩路径和扩张路径组成，收缩路径通过卷积和池化提取特征，扩张路径通过上采样恢复分辨率。跳跃连接将浅层特征与深层特征融合，提升分割精度。模型没有全连接层，支持任意尺寸输入，训练时需标注像素类别，数据增强可提升泛化能力。