UNET 架构综合指南 | 掌握图像分割--附源码

介绍

在令人兴奋的计算机视觉主题中，图像包含许多秘密和信息，区分和突出显示项目至关重要。图像分割是将图像分割成有意义的区域或对象的过程，在从医学成像到自动驾驶和对象识别等各种应用中至关重要。准确和自动的分割长期以来一直面临挑战，传统方法经常在准确性和效率方面达不到要求。UNET 架构是一种智能方法，彻底改变了图像分割。凭借其简单的设计和创造性的技术，UNET 为更准确、更稳健的分割结果铺平了道路。无论您是令人兴奋的计算机视觉领域的新手，还是希望提高分割能力的经验丰富的从业者，

理解卷积神经网络

CNN 是一种常用于计算机视觉任务的深度学习模型，包括图像分类、对象识别和图片分割。CNN 主要是从图像中学习和提取相关信息，这使得它们在视觉数据分析中非常有用。