UNet语义分割实战：使用UNet实现对人物的抠图.zip
今天这篇文章讲解如何使用UNet实现图像的二分类分割。
关于二分类一般有两种做法：
第一种输出是单通道，即网络的输出 output 为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中 batch_szie 为批量大小，1 表示输出一个通道，height 和 width 与输入图像的高和宽保持一致。
在训练时，输出通道数是 1，网络得到的 output 包含的数值是任意的数。给定的 target ，是一个单通道标签图，数值只有 0 和 1 这两种。为了让网络输出 output 不断逼近这个标签，首先会让 output 经过一个sigmoid 函数，使其数值归一化到[0, 1]，得到 output1 ，然后让这个 output1 与 target 进行交叉熵计算，得到损失值，反向传播更新网络权重。最终，网络经过学习，会使得 output1 逼近target。
原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/123987321?spm=1001.2014.3001.5501
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