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Unet结构可以说是相对比较简单的图像分割算法了，通过四个下采样提取目标特征，再通过四个上采样，最后逐个对其像素点进行分类，那么这实际上是一个基于编码器（encode）-解码器（decode）思想。

我的个人理解是编码器实际上相当于backbone对输入图片进行特征提取，提取出合适的feature-map，再通过解码器恢复至原尺寸，进行逐个像素点分类。

下采样：

上采样：

输入图像经过前面下采样进行特征提取之后，需要把图像恢复至原来的尺寸以便进一步对像素进行分类（所谓的语义分割），那么这个过程也就是上采样。

一般来说上采样方法常见的有：双线性差值（bilinear）,反卷积（Transposed Convolution），还有就是反池化（Unpooling），Unet的上采样就是通过反卷积实现的。