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本质上是一个用于图像分割的神经网络
输入是一幅图，输出是目标的分割结果。继续简化就是，一幅图，编码，或者说降采样，然后解码，也就是升采样，然后输出一个分割结果。根据结果和真实分割的差异，反向传播来训练这个分割网络
既然输入和输出都是相同大小的图，为什么要折腾去降采样一下再升采样呢？
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比较直接的回答是降采样的理论意义：它可以增加对输入图像的一些小扰动的鲁棒性，比如图像平移，旋转等，减少过拟合的风险，降低运算量，和增加感受野的大小。升采样的最大的作用其实就是把抽象的特征再还原解码到原图的尺寸，最终得到分割结果。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-701404.html
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黎长淼，男，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生 研究方向：控制科学与工程 电子邮件：1043626870@qq.com 陈梦丹，女，西安工程大学电子信息学院，2022级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：1169738496@qq.com U-Net是2015年提出的一种
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