U-Net 架构主要用于图像分割，在其卷积层中采用了特征性的滤波器形状。以下是详细介绍：

核心概念：

• 卷积层 (Convolutional Layers): U-Net 严重依赖卷积层，这些卷积层使用滤波器（也称为卷积核）从输入图像中提取特征。
• 滤波器形状 (Filter Shape): 滤波器形状指的是卷积核的空间维度。例如，一个 3x3 的滤波器意味着卷积核的宽度和高度都是 3 个像素。
• U-Net 结构 (U-Net Structure): U-Net 具有一个收缩路径（编码器）和一个扩张路径（解码器）。这两个路径都由卷积层组成。

🧠详细

U-Net filter shape