Unet 形的网络结构为什么在医学影像分割上表现不错

看过大量的文献和代码 大部分都是Unet形的结构 即分为编码和解码两部分，中间有skip connection 不同的网络skip connection不同 Unet 形的网络结构为什么在医学影像分割上表现不错呢？ 个人的理解： 医学图像边界模糊、梯度复杂，需要较多的高分辨率信息，深度学习可以做到这一点，比如上采样下采样以及skip connection和concatenation 待分割的目标形

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