[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-ShawnBIT--UNet-family":3,"tool-ShawnBIT--UNet-family":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",148568,2,"2026-04-09T23:34:24",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108111,"2026-04-08T11:23:26",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":87,"forks":88,"last_commit_at":89,"license":79,"difficulty_score":10,"env_os":90,"env_gpu":91,"env_ram":91,"env_deps":92,"category_tags":99,"github_topics":100,"view_count":32,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":17,"created_at":103,"updated_at":104,"faqs":105,"releases":106},6164,"ShawnBIT\u002FUNet-family","UNet-family","Paper and implementation of UNet-related model. ","UNet-family 是一个专注于医学图像分割领域的开源项目，系统性地整理了自 2015 年以来基于经典 U-Net 架构衍生出的各类改进模型。该项目旨在解决医疗影像分析中病灶识别难、标注数据稀疏以及三维体积数据处理复杂等痛点，通过汇总从基础的 U-Net 到先进的 nnU-Net、Attention U-Net、UNet++ 等数十种前沿变体，为研究者提供了一站式的模型参考与实现资源。\n\n项目主要面向人工智能研究人员、医学影像算法开发者及相关领域的学生。其核心亮点在于“集大成”的整理方式：不仅提供了原始论文链接，还整合了基于 PyTorch、Keras 等多种框架的高质量代码实现，部分代码由作者亲自复现。无论是需要快速验证想法的科研人员，还是希望深入理解语义分割演进历程的开发者，都能在此找到适合的基准模型。作为一个持续更新中的知识库，UNet-family 降低了复现顶级会议（如 MICCAI）成果的门槛，帮助用户高效探索深度学习在生物医学图像处理中的无限可能。","# Introduction\nSince 2015, **UNet** has made major breakthroughs in the medical image segmentation , opening the era of deep learning. Later researchers have made a lot of improvements on the basis of UNet in order to improve the performance of semantic segmentation.\n\nIn this project, we have compiled the semantic segmentation models related to UNet(**UNet family**) in recent years.\nMy implementation is mainly based on **pytorch**, and other implementations are collected from author of original paper or excellent repositories. For the record, this project is still **under construction**. If you have any advice or question, please raise an issue or contact me from email.\n \nFurthermore, why does the UNet neural network perform well in medical image segmentation?\nYou can figure it out from [my answer](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fquestion\u002F269914775\u002Fanswer\u002F586501606) in Zhihu.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FShawnBIT_UNet-family_readme_f03000b17176.png\" width=\"1000\"\u002F>  \n\u003C\u002Fp>\n\n# UNet-family\n## 2015\n  * U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation (MICCAI) [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1505.04597.pdf)]  [[my-pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShawnBIT\u002FUNet-family\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnetworks\u002FUNet.py)][[keras](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhixuhao\u002Funet)] \n## 2016 \n  * V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation [[paper](http:\u002F\u002Fcampar.in.tum.de\u002Fpub\u002Fmilletari2016Vnet\u002Fmilletari2016Vnet.pdf)] [[caffe](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffaustomilletari\u002FVNet)][[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmattmacy\u002Fvnet.pytorch)]\n  * 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1606.06650.pdf)][[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwolny\u002Fpytorch-3dunet)]\n## 2017 \n  * H-DenseUNet: Hybrid Densely Connected UNet for Liver and Tumor Segmentation from CT Volumes (IEEE Transactions on Medical Imaging)[[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1709.07330.pdf)][[keras](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxmengli999\u002FH-DenseUNet)]\n  * GP-Unet: Lesion Detection from Weak Labels with a 3D Regression Network (MICCAI) [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1705.07999.pdf)]\n## 2018 \n  * UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation (MICCAI) [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1807.10165.pdf)][[my-pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShawnBIT\u002FUNet-family\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnetworks\u002FUNet_Nested.py)][[keras](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrGiovanni\u002FUNetPlusPlus)]\n  * MDU-Net: Multi-scale Densely Connected U-Net for biomedical image segmentation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1812.00352.pdf)]\n  * DUNet: A deformable network for retinal vessel segmentation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1811.01206.pdf)]\n  * RA-UNet: A hybrid deep attention-aware network to extract liver and tumor in CT scans [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1811.01328.pdf)]\n  * Dense Multi-path U-Net for Ischemic Stroke Lesion Segmentation in Multiple Image Modalities [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.07003.pdf)]\n  * Stacked Dense U-Nets with Dual Transformers for Robust Face Alignment [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1812.01936.pdf)]\n  * Prostate Segmentation using 2D Bridged U-net [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1807.04459.pdf)]\n  * nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1809.10486.pdf)][[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMIC-DKFZ\u002FnnUNet)]\n  * SUNet: a deep learning architecture for acute stroke lesion segmentation and\noutcome prediction in multimodal MRI [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.13304.pdf)]\n  * IVD-Net: Intervertebral disc localization and segmentation in MRI with a multi-modal UNet [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1811.08305.pdf)]\n  * LADDERNET: Multi-Path Networks Based on U-Net for Medical Image Segmentation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.07810.pdf)][[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjuntang-zhuang\u002FLadderNet)]\n  * Glioma Segmentation with Cascaded Unet [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.04008.pdf)]\n  * Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1804.03999.pdf)]\n  * Recurrent Residual Convolutional Neural Network based on U-Net (R2U-Net) for Medical Image Segmentation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1802.06955.pdf)]\n  * Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze & Excitation’ in Fully Convolutional Networks [[paper]](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.02579.pdf)\n  * A Probabilistic U-Net for Segmentation of Ambiguous Images (NIPS) [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.05034.pdf)] [[tensorflow](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSimonKohl\u002Fprobabilistic_unet)]\n  * AnatomyNet: Deep Learning for Fast and Fully Automated Whole-volume Segmentation of Head and Neck Anatomy [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1808.05238.pdf)]\n  * 3D RoI-aware U-Net for Accurate and Efficient Colorectal Cancer Segmentation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.10342.pdf)][[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuangyjhust\u002F3D-RU-Net)]\n  * Detection and Delineation of Acute Cerebral Infarct on DWI Using Weakly Supervised Machine Learning (Y-Net) (MICCAI) [[paper](https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Fcontent\u002Fpdf\u002F10.1007%2F978-3-030-00931-1.pdf)](Page 82)\n  * Fully Dense UNet for 2D Sparse Photoacoustic Tomography Artifact Removal [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1808.10848.pdf)]\n## 2019 \n  * MultiResUNet : Rethinking the U-Net Architecture for Multimodal Biomedical Image Segmentation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1902.04049v1.pdf)][[keras](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnibtehaz\u002FMultiResUNet)]\n  * U-NetPlus: A Modified Encoder-Decoder U-Net Architecture for Semantic and Instance Segmentation of Surgical Instrument [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1902.08994.pdf)]\n  * Probability Map Guided Bi-directional Recurrent UNet for Pancreas Segmentation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.00923.pdf)]\n  * CE-Net: Context Encoder Network for 2D Medical Image Segmentation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.02740.pdf)][[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGuzaiwang\u002FCE-Net)]\n  * Graph U-Net [[paper](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fpdf?id=HJePRoAct7)]\n  * A Novel Focal Tversky Loss Function with Improved Attention U-Net for Lesion Segmentation (ISBI) [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.07842.pdf)]\n  * ST-UNet: A Spatio-Temporal U-Network for Graph-structured Time Series Modeling [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.05631.pdf)]\n  * Connection Sensitive Attention U-NET for Accurate Retinal Vessel Segmentation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.05558.pdf)]\n  * CIA-Net: Robust Nuclei Instance Segmentation with Contour-aware Information Aggregation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.05358.pdf)]\n  * W-Net: Reinforced U-Net for Density Map Estimation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.11249.pdf)]\n  * Automated Segmentation of Pulmonary Lobes using Coordination-guided Deep Neural Networks (ISBI oral) [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1904.09106.pdf)]\n  * U2-Net: A Bayesian U-Net Model with Epistemic Uncertainty Feedback for Photoreceptor Layer Segmentation in Pathological OCT Scans [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1901.07929.pdf)]\n  * ScleraSegNet: an Improved U-Net Model with Attention for Accurate Sclera Segmentation (ICB Honorable Mention Paper Award) [[paper](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShawnBIT\u002FPaper-Reading\u002Fblob\u002Fmaster\u002FScleraSegNet.pdf)]\n  * AHCNet: An Application of Attention Mechanism and Hybrid Connection for Liver Tumor Segmentation in CT Volumes [[paper](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShawnBIT\u002FPaper-Reading\u002Fblob\u002Fmaster\u002FAHCNet.pdf)]\n  * A Hierarchical Probabilistic U-Net for Modeling Multi-Scale Ambiguities [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1905.13077.pdf)]\n  * Recurrent U-Net for Resource-Constrained Segmentation [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1906.04913.pdf)]\n  * MFP-Unet: A Novel Deep Learning Based Approach for Left Ventricle Segmentation in Echocardiography [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1906.10486.pdf)]\n  * A Partially Reversible U-Net for Memory-Efficient Volumetric Image Segmentation (MICCAI 2019) [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1906.06148.pdf)][[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRobinBruegger\u002FPartiallyReversibleUnet)]\n  * ResUNet-a: a deep learning framework for semantic segmentation of remotely sensed data [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1904.00592v2.pdf)]\n  * A multi-task U-net for segmentation with lazy labels [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1906.12177.pdf)]\n  * RAUNet: Residual Attention U-Net for Semantic Segmentation of Cataract Surgical Instruments [[paper](http:\u002F\u002Fxxx.itp.ac.cn\u002Fpdf\u002F1909.10360v1)]\n  * 3D U2-Net: A 3D Universal U-Net for Multi-Domain Medical Image Segmentation (MICCAI 2019) [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1909.06012.pdf)] [[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuangmozhilv\u002Fu2net_torch\u002F)]\n  * SegNAS3D: Network Architecture Search with Derivative-Free Global Optimization for 3D Image Segmentation (MICCAI 2019) [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1909.05962.pdf)]\n  * 3D Dilated Multi-Fiber Network for Real-time Brain Tumor Segmentation in MRI [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1904.03355.pdf)][[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChina-LiuXiaopeng\u002FBraTS-DMFNet)] (MICCAI 2019)\n  * The Domain Shift Problem of Medical Image Segmentation and Vendor-Adaptation by Unet-GAN [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1910.13681.pdf)]\n  * Recurrent U-Net for Resource-Constrained Segmentation [[paper](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_ICCV_2019\u002Fpapers\u002FWang_Recurrent_U-Net_for_Resource-Constrained_Segmentation_ICCV_2019_paper.pdf)] (ICCV 2019)\n  * Siamese U-Net with Healthy Template for Accurate Segmentation of Intracranial Hemorrhage (MICCAI 2019)\n\n## 2020\n  * U^2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection (Pattern Recognition 2020) [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2005.09007v1.pdf)][[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNathanUA\u002FU-2-Net)]\n  * UNET 3+: A Full-Scale Connected UNet for Medical Image Segmentation (ICASSP 2020) [[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2004.08790.pdf)][[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZJUGiveLab\u002FUNet-Version)]\n\n# Reference\n  * https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fozan-oktay\u002FAttention-Gated-Networks (Our model style mainly refers to this repository.）\n","# 引言\n自2015年以来，**UNet** 在医学图像分割领域取得了重大突破，开启了深度学习的新时代。此后，众多研究者在UNet的基础上进行了大量改进，以提升语义分割的性能。\n\n在本项目中，我们整理了近年来与UNet相关的语义分割模型（**UNet家族**）。\n\n我的实现主要基于 **PyTorch**，其他实现则来源于原论文作者或优秀的开源仓库。需要说明的是，该项目目前仍处于 **建设中**。如果您有任何建议或问题，请提交Issue或通过邮件与我联系。\n\n此外，为什么UNet神经网络在医学图像分割任务中表现优异呢？\n您可以在知乎上查看我的回答：[我的回答](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fquestion\u002F269914775\u002Fanswer\u002F586501606)。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FShawnBIT_UNet-family_readme_f03000b17176.png\" width=\"1000\"\u002F>  \n\u003C\u002Fp>\n\n# UNet家族\n## 2015年\n  * U-Net: 用于生物医学图像分割的卷积网络（MICCAI）[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1505.04597.pdf)] [[我的PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShawnBIT\u002FUNet-family\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnetworks\u002FUNet.py)][[Keras实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhixuhao\u002Funet)]\n## 2016年\n  * V-Net: 用于体数据医学图像分割的全卷积神经网络[[论文](http:\u002F\u002Fcampar.in.tum.de\u002Fpub\u002Fmilletari2016Vnet\u002Fmilletari2016Vnet.pdf)] [[Caffe实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffaustomilletari\u002FVNet)][[PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmattmacy\u002Fvnet.pytorch)]\n  * 3D U-Net: 从稀疏标注中学习密集体数据分割[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1606.06650.pdf)][[PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwolny\u002Fpytorch-3dunet)]\n## 2017年\n  * H-DenseUNet: 用于CT影像肝脏及肿瘤分割的混合密集连接UNet（IEEE医学影像汇刊）[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1709.07330.pdf)][[Keras实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxmengli999\u002FH-DenseUNet)]\n  * GP-Unet: 基于3D回归网络的弱标签病变检测（MICCAI）[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1705.07999.pdf)]\n## 2018年\n  * UNet++: 用于医学图像分割的嵌套式U-Net架构（MICCAI）[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1807.10165.pdf)][[我的PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShawnBIT\u002FUNet-family\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnetworks\u002FUNet_Nested.py)][[Keras实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrGiovanni\u002FUNetPlusPlus)]\n  * MDU-Net: 多尺度密集连接U-Net用于生物医学图像分割[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1812.00352.pdf)]\n  * DUNet: 用于视网膜血管分割的可形变网络[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1811.01206.pdf)]\n  * RA-UNet: 一种混合深度注意力感知网络，用于从CT扫描中提取肝脏和肿瘤[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1811.01328.pdf)]\n  * 用于多模态图像缺血性脑卒中病灶分割的密集多路径U-Net[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.07003.pdf)]\n  * 基于双Transformer的堆叠密集U-Net用于鲁棒的人脸对齐[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1812.01936.pdf)]\n  * 使用2D桥接U-Net进行前列腺分割[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1807.04459.pdf)]\n  * nnU-Net: 基于U-Net的自适应医学图像分割框架[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1809.10486.pdf)][[PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMIC-DKFZ\u002FnnUNet)]\n  * SUNet: 一种用于急性脑卒中病灶分割及多模态MRI预后预测的深度学习架构[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.13304.pdf)]\n  * IVD-Net: 基于多模态U-Net的MRI椎间盘定位与分割[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1811.08305.pdf)]\n  * LADDERNET: 基于U-Net的多路径网络用于医学图像分割[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.07810.pdf)][[PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjuntang-zhuang\u002FLadderNet)]\n  * 用于胶质瘤分割的级联U-Net[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.04008.pdf)]\n  * 注意力U-Net: 学习胰腺所在位置[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1804.03999.pdf)]\n  * 基于U-Net的循环残差卷积神经网络（R2U-Net）用于医学图像分割[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1802.06955.pdf)]\n  * 全卷积网络中的空间与通道“挤压与激励”并行机制[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.02579.pdf)]\n  * 用于模糊图像分割的概率U-Net（NIPS）[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.05034.pdf)][[TensorFlow实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSimonKohl\u002Fprobabilistic_unet)]\n  * AnatomyNet: 用于快速、全自动头部和颈部解剖结构整体分割的深度学习[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1808.05238.pdf)]\n  * 3D RoI感知U-Net用于准确高效的结直肠癌分割[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.10342.pdf)][[PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuangyjhust\u002F3D-RU-Net)]\n  * 基于弱监督机器学习的DWI急性脑梗死检测与勾画（Y-Net）（MICCAI）[[论文](https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Fcontent\u002Fpdf\u002F10.1007%2F978-3-030-00931-1.pdf)]（第82页）\n  * 用于2D稀疏光声断层扫描伪影去除的全密集U-Net[[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1808.10848.pdf)]\n\n## 2019年\n  * MultiResUNet：重新思考用于多模态生物医学图像分割的U-Net架构 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1902.04049v1.pdf)][[Keras实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnibtehaz\u002FMultiResUNet)]\n  * U-NetPlus：一种改进的编码器-解码器U-Net架构，用于手术器械的语义和实例分割 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1902.08994.pdf)]\n  * 基于概率图引导的双向循环U-Net用于胰腺分割 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.00923.pdf)]\n  * CE-Net：用于2D医学图像分割的上下文编码网络 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.02740.pdf)][[PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGuzaiwang\u002FCE-Net)]\n  * Graph U-Net [[论文](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fpdf?id=HJePRoAct7)]\n  * 一种新颖的焦点Tversky损失函数结合改进的注意力U-Net用于病灶分割（ISBI） [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.07842.pdf)]\n  * ST-UNet：一种时空U型网络，用于图结构时间序列建模 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.05631.pdf)]\n  * 连接敏感注意力U-Net用于精确视网膜血管分割 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.05558.pdf)]\n  * CIA-Net：基于轮廓感知信息聚合的鲁棒细胞核实例分割 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.05358.pdf)]\n  * W-Net：用于密度图估计的增强型U-Net [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1903.11249.pdf)]\n  * 基于协同引导的深度神经网络自动分割肺叶（ISBI口头报告） [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1904.09106.pdf)]\n  * U2-Net：一种带有认知不确定性反馈的贝叶斯U-Net模型，用于病理OCT扫描中光感受器层的分割 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1901.07929.pdf)]\n  * ScleraSegNet：一种改进的带注意力机制的U-Net模型，用于精确巩膜分割（ICB荣誉提名奖论文） [[论文](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShawnBIT\u002FPaper-Reading\u002Fblob\u002Fmaster\u002FScleraSegNet.pdf)]\n  * AHCNet：将注意力机制与混合连接应用于CT影像中的肝肿瘤分割 [[论文](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShawnBIT\u002FPaper-Reading\u002Fblob\u002Fmaster\u002FAHCNet.pdf)]\n  * 一种用于建模多尺度模糊性的分层概率U-Net [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1905.13077.pdf)]\n  * 面向资源受限场景的循环U-Net分割 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1906.04913.pdf)]\n  * MFP-Unet：一种基于深度学习的新方法，用于超声心动图中左心室的分割 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1906.10486.pdf)]\n  * 一种部分可逆U-Net用于内存高效的体数据分割（MICCAI 2019） [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1906.06148.pdf)][[PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRobinBruegger\u002FPartiallyReversibleUnet)]\n  * ResUNet-a：一种用于遥感数据语义分割的深度学习框架 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1904.00592v2.pdf)]\n  * 一种用于懒标签分割的多任务U-Net [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1906.12177.pdf)]\n  * RAUNet：残差注意力U-Net用于白内障手术器械的语义分割 [[论文](http:\u002F\u002Fxxx.itp.ac.cn\u002Fpdf\u002F1909.10360v1)]\n  * 3D U2-Net：一种用于多领域医学图像分割的通用3D U-Net（MICCAI 2019） [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1909.06012.pdf)][[PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuangmozhilv\u002Fu2net_torch\u002F)]\n  * SegNAS3D：基于无导数全局优化的网络架构搜索，用于3D图像分割（MICCAI 2019） [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1909.05962.pdf)]\n  * 用于MRI实时脑肿瘤分割的3D扩张多纤维网络 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1904.03355.pdf)][[PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChina-LiuXiaopeng\u002FBraTS-DMFNet)]（MICCAI 2019）\n  * 医学图像分割中的领域偏移问题及基于Unet-GAN的厂商自适应 [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1910.13681.pdf)]\n  * 面向资源受限场景的循环U-Net分割 [[论文](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_ICCV_2019\u002Fpapers\u002FWang_Recurrent_U-Net_for_Resource-Constrained_Segmentation_ICCV_2019_paper.pdf)]（ICCV 2019）\n  * 带健康模板的暹罗U-Net用于颅内出血的精确分割（MICCAI 2019）\n\n## 2020年\n  * U^2-Net：通过嵌套U型结构进一步加深网络以进行显著性目标检测（模式识别2020） [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2005.09007v1.pdf)][[PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNathanUA\u002FU-2-Net)]\n  * UNET 3+：一种全尺度连接的U-Net，用于医学图像分割（ICASSP 2020） [[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2004.08790.pdf)][[PyTorch实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZJUGiveLab\u002FUNet-Version)]\n\n# 参考\n  * https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fozan-oktay\u002FAttention-Gated-Networks（我们的模型风格主要参考该仓库。）","# UNet-family 快速上手指南\n\nUNet-family 是一个汇集了自 2015 年以来基于 U-Net 架构改进的医学图像语义分割模型集合。本项目主要基于 **PyTorch** 实现，同时也收录了部分原作者或其他优秀仓库的实现（如 Keras, Caffe 等），涵盖了从经典的 U-Net 到最新的 UNet 3+、U^2-Net 等多种变体。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux (推荐), macOS, 或 Windows\n*   **Python**: 3.6 或更高版本\n*   **深度学习框架**: PyTorch 1.4+ (本项目主要实现语言)\n*   **硬件**: 推荐使用 NVIDIA GPU 以加速训练和推理（可选，但强烈推荐）\n\n### 前置依赖安装\n\n建议使用 `pip` 安装必要的依赖库。为了获得更快的下载速度，国内用户推荐使用清华或阿里镜像源。\n\n```bash\n# 基础依赖\npip install torch torchvision torchaudio --index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu118\npip install numpy scipy matplotlib opencv-python tqdm\n\n# 其他可能需要的库（根据具体模型需求）\npip install tensorboardX scikit-image medpy\n```\n\n## 安装步骤\n\n由于该项目是一个模型代码合集而非单一的 Python 包，安装方式主要为克隆仓库并配置路径。\n\n1.  **克隆项目仓库**\n\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShawnBIT\u002FUNet-family.git\n    cd UNet-family\n    ```\n\n2.  **验证模型文件**\n\n    进入 `networks` 目录，您可以看到各种变体的实现文件，例如 `UNet.py`, `UNet_Nested.py` (UNet++) 等。\n\n    ```bash\n    ls networks\u002F\n    ```\n\n## 基本使用\n\n以下以最经典的 **U-Net** 和 **UNet++** 为例，展示如何在代码中导入并实例化模型。\n\n### 1. 导入模型\n\n假设您的项目结构与 `UNet-family` 在同一层级，或者您已将 `networks` 文件夹复制到您的项目中。\n\n```python\nimport torch\nfrom networks.UNet import UNet          # 经典 U-Net\nfrom networks.UNet_Nested import UNet_Nested  # UNet++\n```\n\n### 2. 实例化模型\n\n根据您的任务需求（如二分类或多分类）设置输入通道数 (`in_channels`) 和输出类别数 (`num_classes`)。\n\n```python\n# 配置参数\nimg_size = 224\nin_channels = 1   # 灰度图通常为 1，RGB 图为 3\nnum_classes = 2   # 背景 + 前景，或多类别数量\n\n# 实例化经典 U-Net\nmodel_unet = UNet(in_channels=in_channels, n_classes=num_classes)\n\n# 实例化 UNet++ (深度可配置，默认 deep_supervision=False)\nmodel_unet_plus = UNet_Nested(in_channels=in_channels, n_classes=num_classes, deep_supervision=False)\n\n# 将模型移至 GPU (如果可用)\ndevice = torch.device(\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\")\nmodel_unet.to(device)\nmodel_unet_plus.to(device)\n\nprint(f\"Models loaded on {device}\")\n```\n\n### 3. 前向推理示例\n\n创建一个模拟的输入张量进行前向传播测试。\n\n```python\n# 创建模拟输入数据 (Batch_Size, Channels, Height, Width)\ndummy_input = torch.randn(1, in_channels, img_size, img_size).to(device)\n\n# 执行推理\nwith torch.no_grad():\n    output_unet = model_unet(dummy_input)\n    output_unet_plus = model_unet_plus(dummy_input)\n\nprint(f\"Input shape: {dummy_input.shape}\")\nprint(f\"U-Net Output shape: {output_unet.shape}\")\nprint(f\"UNet++ Output shape: {output_unet_plus.shape}\")\n```\n\n> **提示**: 对于 3D 医学图像分割模型（如 V-Net, 3D U-Net），输入张量的维度应为 `(B, C, D, H, W)`，请使用对应的 `networks` 下的 3D 模型文件。具体的训练循环和数据加载逻辑需参考 PyTorch 标准流程或项目后续更新的示例脚本。","某三甲医院影像科团队正致力于开发一套自动化系统，用于从海量腹部 CT 扫描中精准分割肝脏及肿瘤区域，以辅助医生制定手术方案。\n\n### 没有 UNet-family 时\n- **模型选型迷茫**：面对层出不穷的改进算法，团队需耗费数周时间复现不同论文代码，难以快速确定最适合肝脏分割的架构。\n- **小样本训练困难**：医疗标注数据稀缺，使用基础网络容易导致过拟合，且在处理肿瘤边缘模糊或形状不规则时，分割精度远低于临床要求。\n- **多尺度特征丢失**：传统方法难以同时捕捉肝脏整体轮廓与微小病灶细节，导致漏检率高，医生仍需花费大量时间进行人工修正。\n- **三维数据处理瓶颈**：缺乏对 3D 体积数据的有效支持，只能切片处理，丢失了层间空间信息，影响立体诊断的准确性。\n\n### 使用 UNet-family 后\n- **架构一键切换**：直接调用 UNet-family 中集成的 nnU-Net 或 Attention U-Net 等成熟模型，当天即可完成基线搭建与对比实验，大幅缩短研发周期。\n- **小样本高性能**：利用嵌套连接（UNet++）和注意力机制，模型在少量标注数据下仍能精准锁定肿瘤边界，Dice 系数显著提升，减少人工复核工作量。\n- **多尺度特征融合**：通过密集连接路径（如 H-DenseUNet），同时保留全局上下文与局部细节，有效解决了微小病灶漏检问题。\n- **原生 3D 支持**：直接部署 3D U-Net 或 V-Net，充分利用 CT 体积数据的空间连续性，实现了更符合解剖结构的立体分割效果。\n\nUNet-family 通过提供一站式、经过验证的模型库，将医疗影像算法的研发门槛从“造轮子”降低为“选轮子”，让团队能专注于解决具体的临床难题。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FShawnBIT_UNet-family_ddf7ea1b.png","ShawnBIT","Shawn Wang","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FShawnBIT_1700cf59.jpg","Computer Vision, Medical Image Analysis","Peking University","Beijing，China","wangshen@pku.edu.cn",null,"https:\u002F\u002Fwww.wangshen.cc\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShawnBIT",[83],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",100,2589,503,"2026-03-28T06:46:50","","未说明",{"notes":93,"python":91,"dependencies":94},"该项目是一个 UNet 系列模型的代码合集，主要基于 PyTorch 实现，同时也收集了部分 Keras、TensorFlow 和 Caffe 版本的实现。README 中未明确列出具体的操作系统、GPU 型号、显存大小、内存需求或 Python 版本要求。由于包含多种不同年份和架构的模型（如 3D U-Net, V-Net 等），实际运行环境需求取决于具体选择的模型及其原始仓库的要求。项目状态标记为“建设中”。",[95,96,97,98],"pytorch","keras","tensorflow","caffe",[14,15],[101,102,95],"segmentation","unet","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-10T15:56:21.742117",[],[]]