5.2 编码器-解码器架构 (U-Net、SegNet)

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5.2 编码器-解码器架构 (U-Net、SegNet) 5.2 编码器-解码器架构 (U-Net、SegNet) 编码器-解码器架构是深度学习图像分割任务中一种非常流行的设计模式。其核心思想是将图像处理过程分解为两个阶段：编码阶段负责提取图像的特征，并将其压缩成一个低维的表示；解码阶段则负责将这个低维表示恢复到原始图像的分辨率，并进行像素级别的分类。这种架构的优势在于，它能够有效地利用深度学习模型强大的特征提取能力，同时保持图像的上下文信息，从而实现精确的图像分割。 5.2.