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1. U - net

整体结构：采用编码解码过程（反归一化），结构简单实用，应用广泛，最初用于医学方向。

主要网络结构：引入特征拼接操作，与以往仅使用加法不同，通过这种结构能有效完成分割任务。

 

2. U - net++

整体网络结构：进行更全面的特征融合与拼接，借鉴了densenet思想。

Deep Supervision：采用多输出方式，从多个位置计算损失并更新，适用于多种视觉任务。

剪枝优势：由于前期有单独监督训练，可依据速度要求快速剪枝，训练时结合L4效果良好。

3. U - net+++：通过不同的max pool整合低阶特征（如轮廓），上采样整合高阶特征（感受野大、全局的），各层统一用卷积得到64个特征图，最终组合获取全部特征，仅作了解介绍。