U-Net：图像分割的革命

分类问题是"看整体"，分割问题是"看每个点"——每个像素属于什么？U-Net 的答案很巧妙：用对称的解码器恢复空间，再用"抄近道"（跳跃连接）把丢失的细节传回来。

本章概览

章节	内容	与前面章节的联系
引言：图像分割问题	分割问题与 U-Net 的核心思想	"在哪"和"是什么"必须同时解决
U 形架构详解	U 形架构：编码器、解码器、跳跃连接	LeNet-5：练习峰首登 的对称扩展
损失函数设计	Dice 损失与交叉熵损失	损失函数 的进阶应用
完整实现	从零实现 U-Net	神经网络模块：搭建计算图 的实践
数据增强与训练技巧	数据增强与训练技巧	训练基础：登山纪律 的迁移
总结与展望	应用、变体、局限与展望	U-Net 为什么十年不过时

学习路径

本章是从"分类"到"分割"的范式跃迁：

        graph LR
    A[CNN分类<br/>这是什么？] --> B[图像分割<br/>每个像素是什么？]
    B --> C[编码器<br/>提取语义]
    C --> D[解码器<br/>恢复空间]
    D --> E[跳跃连接<br/>保留细节]
    

核心认知：分割不是"输出更多的分类"，而是需要同时解决"是什么"和"在哪"两个互补问题。

前置知识

前置章节	本章应用
卷积：发现装备	卷积/池化 → 编码器的构建块
LeNet-5：练习峰首登	编码器-分类器 → 编码器-解码器
下篇：真正的未登峰	注意力 → Attention U-Net

贡献者与修订历史

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