U-Net網絡理解（醫學圖像處理利器）

（題外：[U-Net實際屬於Encoder-Decoder類型]，有加入注意力機制的例子。）      最初的U-net網絡結構如上圖所示，主要由卷積層、最大池化層（下采樣）、反捲積層（上採樣）以及ReLU非線性**函數組成。    整個網絡的過程具體如下： （一）最大池化層（下采樣）過程：    假設最初輸入的圖像大小爲572*572的灰度圖。首先經過2次(注：每次維度減少2)3*3*64(64

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