U-Net是一種用於圖像分割的深度學習模型，其結構為對稱的U形。U-Net模型在圖像分割中表現出色，因此被廣泛使用。這個模型最初是為了解決醫療影像語義分割問題而設計的，但它後來在各種語義分割任務中都表現出了優秀的性能。
U-Net的特點如下：
結構。U-Net的主幹分為對稱的左右兩部分，左邊為特徵提取網路（編碼器），右邊為特徵融合網路（解碼器）。在編碼器部分，原始輸入圖像通過卷積和最大池化進行多次下採樣，以捕獲上下文信息。在解碼器部分，特徵圖通過上採樣並與編碼器中對應尺度的特徵圖進行拼接，以恢復分割對象的細節和空間維度。
跳躍連線。U-Net採用了跳躍連線（skip-connection），這種連線方式將編碼器部分的特徵圖與解碼器部分的對應特徵圖融合，使得模型能夠更好地利用不同層次的特徵信息進行圖像分割。
損失函式。U-Net通常使用帶權重的交叉熵損失函式，這種損失函式可以調整圖像中某個區域的重要程度，從而讓網路更加注重某些特定的區域。
套用。U-Net模型在MATLAB中的套用非常廣泛，其訓練和測試過程也非常方便。用戶只需積極掌握UNet模型的使用方法，即可在圖像分割領域中取得更好的成果。
總的來說，U-Net模型結合了輕量化和高性能的特點，使其成為語義分割任務的基線測試模型，至今仍被廣泛使用。