在特定领域内UNet的自定义修改有哪些成功案例

U-Net++：将U-Net结构进行改进，引入了多尺度特征融合和注意力机制，提高了模型在图像分割任务上的性能。

Attention U-Net：在U-Net结构中引入了注意力机制，使得模型在学习特征表示时更加关注重要的特征区域，从而提高了分割的准确性。

Dense U-Net：将U-Net中的跳连接改为密集连接，加强了信息的传递和特征的重用，提升了模型的性能和泛化能力。

Residual U-Net：引入残差连接，帮助模型更好地学习残差信息，提高了模型的收敛速度和鲁棒性。

Recurrent U-Net：结合递归机制和U-Net结构，对序列数据进行分割，提高了模型在视频分割和序列数据分割任务中的性能。