Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像方面的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，比如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。
Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构，结构简单但很有效。Encoder 负责特征提取，你可以将自己熟悉的各种特征提取网络放在这个位置。由于在医学方面，样本收集较为困难，作者为了解决这个问题，应用了图像增强的方法，在数据集有限的情况下获得了不错的精度。
配置环境
不熟悉pycharm的anaconda的小伙伴请先看这篇csdn博客，了解pycharm和anaconda的基本操作
如何在pycharm中配置anaconda的虚拟环境_dejahu的博客-CSDN博客_如何在pycharm中配置anaconda
anaconda安装完成之后请切换到国内的源来提高下载速度 ，命令如下：
conda config --remove-key channels conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
首先创建python3.8的虚拟环境，请在命令行中执行下列操作：
conda create -n unet python==3.8.5 conda activate unet
pytorch安装（gpu版本和cpu版本的安装）
实际测试情况是unet在CPU和GPU的情况下均可使用，不过在CPU的条件下训练那个速度会令人发指，所以有条件的小伙伴一定要安装GPU版本的Pytorch，没有条件的小伙伴最好是租服务器来使用。
GPU版本安装的具体步骤可以参考这篇文章：2021年Windows下安装GPU版本的Tensorflow和Pytorch_dejahu的博客-CSDN博客
需要注意以下几点：
安装之前一定要先更新你的显卡驱动，去官网下载对应型号的驱动安装
30系显卡只能使用cuda11的版本
一定要创建虚拟环境，这样的话各个深度学习框架之间不发生冲突
我这里创建的是python3.8的环境，安装的Pytorch的版本是1.8.0，命令如下：
conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 # 注意这条命令指定Pytorch的版本和cuda的版本 conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly # CPU的小伙伴直接执行这条命令即可
安装完毕之后，我们来测试一下GPU是否
