摘要基于深度学习（DL）的语义分割方法在过去的几年里已经提供了最先进的性能。更具体地说，这些技术已经成功地应用到医学图像的分类、分割和检测任务中。一种深度学习技术，U-Net，已经成为这些应用中最流行的技术之一。本文提出了一种基于U-Net的递归卷积神经网络（RCNN）和基于U-Net模型的递归残差卷积神经网络（RRCNN），分别命名为RU网和R2U网。该模型利用了U网络、残差网络和RCNN的优点

英文原文链接: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationAuthor—Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas BroxComputer Science Department and BIOSS Centre for Biological Signalling S