U-Net считается эффективной архитектурой для сегментации изображений по нескольким причинам:

• Сохранение пространственной информации. 12 Модель может не только анализировать, но и сохранять важные детали на уровне пикселей, что критично для точного восстановления изображения или сегментации. 1
• Многомасштабный анализ. 1 U-Net способна анализировать объекты на разных уровнях детализации. 1 Модель может одновременно учитывать как крупные объекты, так и мелкие детали, что полезно для сложных изображений. 1
• Объединение контекстной и пространственной информации. 2 Объединяя карты объектов от кодера и декодера, сеть может использовать как глобальный контекст, так и локальные детали, что приводит к более точным результатам сегментации. 2
• Способность обучаться на малом наборе данных. 3 Для достижения хороших результатов U-Net требует лишь нескольких помеченных изображений для тренировки. 4
• Быстрота работы. 4 Сегментация изображения 512×512 занимает менее секунды на современном графическом процессоре. 4

U-Net универсальна и может использоваться для любой разумной задачи сегментации изображений. 4