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人工智能完整词典
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跳跃连接
直接绕过网络一层或多层的连接，能够在编码器中保留精细的空间信息并传输到解码器。
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镜像填充
通过反射像素来填充图像边缘的技术，在U-Net中用于避免无填充卷积时边缘信息丢失。
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Dice损失
基于Dice系数的损失函数，专为不平衡分割问题优化，通过测量预测与真实标签之间的重叠度。
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多类别分割
U-Net的扩展版本，能够同时预测多个对象类别，使用带softmax激活的输出层和one-hot标签编码。
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U-Net++（嵌套U-Net）
U-Net的改进变体，引入嵌套跳跃连接和降维块，减少梯度消失并改善特征融合。
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注意力U-Net
增强注意力机制的U-Net架构，对跳跃连接的特征进行加权，使模型能够专注于最相关的结构。
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交并比重叠率
评估指标，测量预测分割掩码与真实掩码的交集与并集之比，是评估U-Net性能的标准指标。
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卷积块
U-Net的基本单元，由两个连续的3x3卷积组成，带有ReLU激活和批量归一化，在编码器中随后进行池化操作。
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