《表1 U-Net网络各层卷积核大小及通道数》

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《基于U型卷积神经网络的羊肋排图像分割》

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扩张路径中每层网格均需要对特征图执行反卷积，侧边合并，卷积3种操作，其中反卷积操作使用步长为2的2×2大小的卷积核进行计算。通过反卷积操作，特征图尺寸以2倍大小扩张，直至恢复至输入图像尺寸大小，以增强细节信息。侧边合并部分，将反卷积结果与收缩路径中与之对应的特征图进行拼接，融合深浅层特征。卷积部分，卷积核大小为3×3，步长为1，作用同样为提取特征。最后通过1×1大小的卷积核将64组特征向量映射为所需类别的标签。U-Net网络各层信息如表1所示。