基于UNet++的图像分割方法

简介：
本研究提出了一种改进的UNet++架构用于医学影像分割，通过增强网络深度和特征传递机制，提高了模型对细微结构的识别能力。 UNet++模型主要用于图像分割任务，特别是医学图像分割，并非直接用于图片分类。它是对UNet模型的改进版本，在其中增加了深度监督与密集跳跃连接以增强特征提取及融合能力，从而提升了分割精度。 若要利用类似UNet++结构进行图片分类，则需对其进行一些调整：可以将解码器部分（即上采样和特征融合的部分）替换为全局平均池化层以及全连接层，以便输出分类结果。具体步骤如下： - 编码器部分保持不变，用于从输入图像中提取特征； - 特征图在编码器的不同层次通过跳跃连接进行融合，有助于捕捉不同尺度的信息； - 解码器部分通常负责将融合后的特征图上采样至与原始输入图像相同尺寸。但在图片分类任务中不需要此过程，因此将其替换为全局平均池化层以生成固定大小的特征向量。