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U-NetU-Net采用对称的编码器-解码器设计，编码器通过卷积和池化操作提取特征，解码器通过上采样和卷积操作恢复分辨率。这种架构允许U-Net进行端到端训练，并有效地从有限的数据集中学习。U-Net最初用于医学图像分割（如细胞分割、肿瘤检测），但其高效的架构和强大的性能使其迅速扩展到其他领域，包括：卫星图像分析、工业检测、自然图像处理等。尽管存在一些局限性，但通过不断的改进和优化，U-Net及其
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