UNet 可以算是 FCN 的一种变体，是最常用、最简单的一种分割模型，简单、高效、易懂、容易构建，且可以从小数据集中训练。2015 年，UNet 在论文 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 中被提出 。

UNet 的初衷是为了解决医学图像分割的问题，在解决细胞层面的分割的任务方面，其在 2015 年的 ISBI cell tracking 比赛中获得了多个第一。之后，UNet 凭借其突出的分割效果而被广泛应用在语义分割的各个方向（如卫星图像分割，工业瑕疵检测等）。

现在已经是2022年了，我们看看现在来说Unet在2022年又有什么新的研究，如果你对Unet不熟悉，请先看：https://avoid.overfit.cn/post/3552b69e7700469098618e501b961a44

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