语义分割

1.UNet

整个网络是一个“U” 的形状，Unet 网络可以分成两部分，上图红色方框中是特征提取部分，和其他卷积神经网络一样，都是通过堆叠卷积提取图像特征，通过池化来压缩特征图。蓝色方框中为图像还原部分（这样称它可能不太专业，大家理解就好），通过上采样和卷积来来将压缩的图像进行还原。特征提取部分可以使用优秀的网络，例如：Resnet50，VGG等。

注意：由于 Resnet50和VGG 网络太大。本文将使用Mobilenet 作为主干特征提取网络。为了方便理解Unet，本文将使用自己搭建的一个mini_unet 去帮祝大家理解。为了方便计算，复现过程会把压缩后的特征图上采样和输入的特征图一样大小。

tensorflow实现代码如下：

import torch
from torch import nn__all__ = ['UNet',<

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