U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络，经典中的经典，后续所有创新改进的起点

源码、配套笔记&讲解视频，点击文末名片

1 、介绍
1️⃣ 第一个故事：传统卷积网络——“一刀切”的图像分类
想象你是一位医生，手里有一张X光片。

• 传统卷积网络（CNN）的做法是：
  “这张片子里有没有肿瘤？” → 回答一个标签（比如“有肿瘤”或“无肿瘤”）。
  这就像用一把大剪刀直接剪下整张图，简单粗暴，但不知道肿瘤在哪儿。

---

2️⃣ 第二个故事：Ciresan的“滑动窗口”——用放大镜找病灶
现在，任务升级：医生不仅想知道有没有肿瘤，还要标出肿瘤的位置（每个像素是什么）。
Ciresan团队想了个办法：

• 滑动窗口法：
  用一个小放大镜（比如32×32像素的补丁）在图像上滑动，每次只看这一小块，预测中心像素的类别（肿瘤/非肿瘤）。
  优点：
  • 能定位！因为每个像素都被单独预测了。
  • 数据量暴增！一张1000×1000的图能切出近百万个补丁，解决了“训练图像太少”的问题。
    缺点：
  • 慢：每个补丁都要单独跑一次网络，而且相邻补丁高度重叠（比如32×32的补丁每次只滑动1像素）。
  • 两难困境：
    • 放大镜太小（如16×16）：看不清周围组织（上下文信息不足，容易误判）。
    • 放大镜太大（如64×64）：需要更多池化层压缩信息，导致定位精度下降（肿瘤边缘模糊）。

---

3️⃣ 第三个故事：全卷积网络（FCN）——“拼图式”精准分割
Ciresan的方法像“逐像素盖章”，效率太低。而**全卷积网络（FCN）**换了个思路：

• 不再用放大镜，而是直接“画地图”：
  1. 收缩路径（编码器）：像传统CNN一样，通过卷积和池化把图像压缩成“抽象特征图”（比如从1000×1000压到30×30）。
  2. 扩张路径（解码器）：通过上采样（反卷积）逐步放大特征图，恢复到原图大小（1000×1000）。
  3. “拼接”技巧：在放大过程中，把收缩路径中对应的高分辨率细节（比如肿瘤边缘）拼接到当前层，避免丢失精准位置。
     比喻：
• 收缩路径像“把地图折成小方块”，记住大致轮廓。
• 扩张路径像“把地图展开”，同时用折痕时的局部细节修正展开后的位置。
  结果：
• 一次前向传播就能输出整张图的像素级分类，速度碾压滑动窗口。
• 上下文和精度兼得：大感受野提供上下文，跳跃连接保留细节。

---

4️⃣ 总结：三代方法的进化
暂时无法在飞书文档外展示此内容

2 、模型架构
FCN用“先压缩再展开+拼接细节”的魔法，让网络像人类一样，既能看清森林（上下文），又能数清每片树叶（精准定位）

🏗️ 网络架构：U形“变形金刚”
想象你在拼一幅1000片的拼图，但规则是：

• 先拆拼图（收缩路径）：把大图越拆越小，但记住每块拼图的特征（比如颜色、形状）。
• 再拼回去（扩展路径）：把小图逐步放大，同时用之前记住的特征精准还原原图，还要标出每个像素属于“天空”还是“草地”。
  🔍 具体步骤：

1. 收缩路径（左侧）：

• 每步操作：
  • 2次3×3卷积（像用3×3的放大镜看局部细节）。
  • ReLU（把负数变成0，让网络专注有用的信息）。
  • 2×2最大池化（压缩图像，去掉冗余，通道数翻倍→像把4张图的信息压进1张更厚的图）。
• 结果：图像越来越小，但“厚度”（通道数）越来越深，记住的是高层语义（比如“这是一只猫”）。

2. 扩展路径（右侧）：

• 每步操作：
  • 上采样（放大图像，通道数减半）。
  • 拼接（像把拆拼图时记住的边缘细节贴回来，避免放大后变模糊）。
  • 2次3×3卷积（继续细化边界）。
• 最后一层：用1×1卷积把64个通道变成类别数（比如2类：细胞/背景）。

3. 无缝平铺：

• 因为每次卷积会丢失边缘像素（比如3×3卷积会让图像“缩水”一圈），所以输入图像的尺寸必须设计好，确保所有池化层都能处理偶数尺寸（否则会出现半个像素这种bug）。

源码、配套笔记&讲解视频，点击文末名片