深度学习图像分割：U-Net 体系结构
U-Net是一种卷积神经网络（CNN）方法，由Olaf Ronneberger、Phillip Fischer和Thomas Brox于2015年首次提出，它可以更好的分割生物医学图像。我们将要探讨的论文是U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络（U-Net论文）
图像分割方法
一般说来，分割（https://www.fritz.ai/image-segmentation/）是将一幅图像分割为若干个部分的过程，这种图像处理过程可以得到图像中的目标或者纹理，常常被用于遥感影像或者肿瘤的检测应用中。
（1）传统方式
目前，已经有了很多传统方法可以实现这一过程（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/04/introduction-image-segmentation-techniques-python/），例如点、线和边缘检测方法，阈值分割法，基于区域的聚类，基于像素的聚类，形态学的方法等等。
（2）深度学习
目前也出现了很多利用卷积神经网络进行分割的方法，这些方法已成为解决图像分割中更高级任务中不可或缺的方法,而u-net作为深度学习应用于医学图像分割的一个代表。
U-Net原理分析
（1）U-Net模型结构
U-Net的命名源自它的结构：如上图所示，它的网络结构可视化的结果很像一个字母U。输入的是原始图像，通过网络结构后得到的是分割后的图像。最特殊的部分是结构的后半部分，该网络结构没有全连接层，只采用了卷积层，每个标准的卷积层后面都紧跟着一个Relu激活函数层。
在模型的前半部分，使用池化层对数据降维，在后半部分升维。
最大和平均池（https://www.quora.com/What-is-max-pooling-in-convolutional-neural-networks）。池化层通过保持输入矩阵的通道数不变来减少高度和宽度信息，用于降低计算复杂度。
U-Net中的卷积核反卷积的过程
U-Net和自编码器结构上的区别
为了帮助理解UNet在结构上的特殊性，我们将传统的分割方法自编码器与Unet进行一个结构上的比较。在传统的自动编码器结构中（http://proceedings.mlr.press/v27/baldi12a/baldi12a.pdf），输入信息的大小逐层递减。结构中的编码器部分完成后，紧接着是解码器部分。在这部分，我们将学习的特征的线性表达，特征的大小也是逐渐增大，到了解码器的末尾，输出图像大小等于输入图像的大小。这种网络结构是保持输出与输入大小一致的理想选择，但它有一个问题，这个过程线性压缩，瓶颈在于无法传递所有特征。
这就是U-Net的不同之处。U-Net在解码器部分（网络的第二部分）采用反卷积，这种结构可以克服自编码器在特征传递过程中产生的特征丢失问题。
损失函数
损失值可以通过标准二进制交叉熵和 Dice 损失计算，这是评估生物医学图像分割成功与否的常用性能标准。
