UNet++ 论文技术要点归纳 UNet++概要简介网络架构跳跃连接深度监督 实验数据集基线模型实验参数实验结果模型剪枝 结论 UNet++ 概要 简介 网络架构 跳跃连接 深度监督 损失函数： 左边部分为二值交叉熵，右边为DICE系数，用于度量相似度。 实验 数据集 基线模型 实验参数 实验结果 模型剪枝 如下图所示：UNet++L3的推理时间平均减少了32.2%，而IoU只降低了0.6点。 结论