Unet形的網絡結構爲什麼在醫學影像分割上表現不錯呢？

看過大量的文獻和代碼，大部分都是Unet形的結構，即分爲編碼和解碼兩部分，中間有skip connection，不同的網絡skip connection不同。個人的理解： 1.醫學圖像邊界模糊、梯度複雜，需要較多的高分辨率信息，深度學習可以做到這一點，比如上採樣、下采樣以及skip connection和concatenation。 2.待分割的目標形態相似，有規律可循，比如形狀近似圓，分佈的區域

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