unet和fcn区别

各位老铁们好，相信很多人对unet和fcn区别都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于unet和fcn区别以及unet和segnet的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

文章目录：

• 1、深度学习-UNet
• 2、FCN、Unet、Unet++医学图像分割那点事儿
• 3、机器学习基础笔记6—全卷积网络FCN&U-Net结构

深度学习-UNet

在深度学习的语义分割领域，UNet网络作为重要进展，起源于FCN（全卷积网络）并有所创新，尤其适用于小样本场景下的简单分割任务。这篇解读主要聚焦于UNet的基本结构，后续章节会深入到Loss计算和训练方法。

UNet通过跳接的U形网络结构结合浅层特征与深层特征，用于生成最后的语义分割图。与FCN不同，UNet以拼接方式结合浅层与深层特征，而FCN则是相加方式。浅层特征图更倾向于表达基本特征单元，如点、线、边缘轮廓等，蕴含更多空间信息。深层特征图则更倾向于表达图像的语义信息，空间信息较少，语义特征较多。

UNet是一种深度学习架构，特别适用于图像分割任务，如医学图像分割。UNet以U形结构著称，能够捕捉多尺度特征信息。其主要结构包括编码器、连接桥和解码器。编码器由多个卷积块组成，每块包括卷积层、批量归一化和激活函数。池化层在每个卷积块后使用，以减小特征图大小。

首先，我们简要介绍了 UNet 模型及其在图像分割任务中的应用背景。接着，详细阐述了数据加载过程，包括如何定义路径、读取、处理标签以及进行数据增强，以提升模型泛化能力。然后，介绍了 UNet 的模型结构设计，修改网络以使其输出尺寸与输入尺寸一致，方便后续操作。

FCN、Unet、Unet++医学图像分割那点事儿

Unet在医学图像分割中表现出色，原因在于医学图像的边界模糊、梯度复杂，需要高分辨率信息以实现精准分割。同时，内部结构相对固定，低分辨率信息能提供目标识别依据，高分辨率信息则用于精准定位，Unet结合了这两类信息，成为医学图像分割的理想选择。

UNet相比FCN，结构更加对称，解码部分采用合并操作（concatenation）而非FCN的加法操作（summation），FCN的解码部分较为简单，仅使用反卷积，UNet在反卷积后通过合并操作补充特征信息，提高了分割精度。

医学图像分割领域，深度学习特别是卷积神经网络（CNN）的应用日益广泛，特别是在自动分割任务上。FCN和UNet等模型在医学图像分割中已取得显著成果。然而，医学图像中或组织的形状和大小变化多样，这成为分割的一大挑战。一种策略是采用两步法：先通过检测确定感兴趣区域（ROI），然后在小区域内进行分割。

Unet网络通过在上采样过程保持大量特征通道，确保上下文信息传递到更高分辨率层。此设计不包含全连接层，使用valid卷积，并采用overlap-tile策略处理图像边缘。数据增强技术用于提高模型在医学图像分割任务中的鲁棒性。网络结构见图1，由收缩路径和扩张路径组成。

机器学习基础笔记6—全卷积网络FCN&U-Net结构

1、全卷积网络FCN（Fully Convolutional Networks）相较于传统的CNN（Convolutional Neural Networks），FCN在设计上进行了创新性改动，将CNN最后全连接层转换为卷积层，使得整个网络中所有层均为卷积层，最终输出为标签化的图像。

2、FCN的转化在于，将全连接层转化为卷积层，这使得网络能够在更大的图像上滑动并同时处理多个位置，显著提高了计算效率。举例来说，通过这种转化，一个224x224大小的窗口可以在384x384图像上移动，一次前向传播即可得到多个位置的分类结果。

3、全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是UC Berky的Jonathan Long等人于年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架。虽然已经有很多文章介绍这个框架，我还是希望在此整理一下自己的理解。

4、相比之下，FCN将全连接层替换为1x1的卷积层，使得网络可以接受任意尺寸输入，同时输出尺寸也会根据输入变化，但每个输出值对应输入图像的特定区域分类。理解FCN的输出关键在于理解特征图尺寸变化。以14x14和16x16尺寸的输入为例，输出结果的尺寸会相应变化，但每个输出值对应输入图像中的一个检测区域。

5、FCN将这3层表示为卷积层，卷积核的大小（通道数，宽，高）分别为（4096，1，1）、（4096，1，1）、（1000，1，1）。所有的层都是卷积层，故称为全卷积网络。 简单来说，就是将 CNN中的fc（全连接）层换成了卷积层 ，网络结构中不在具有fc层。

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