[[Файл:U-net-architecture.png|center|700px|thumb|Архитектура сверточной нейронной сети U-Net из [https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/ статьи.]]]
Сеть U-Net получила широкое распространение благодаря способности последовательно распознавать как большие, так и мелкие частицы, а также устойчивости к различным условиям визуализации и наборам данных.
== Контроль положения фокуса при покадровой микроскопии ==
Одной из интересных задач компьютерного зрения является предсказывание положение фокуса при покадровой съемке микроскопа для получения более четких изображений. Для ее решения используется сверточная сеть, состоящая из двух блоков свертки и двух полносвязных блоков и представленная ниже.
[[Файл:Autofocus cnn.png|center|700px|thumb|(a) Архитектура сверточной нейронной сети для предсказывания положения фокуса микроскопа из [https://www.nature.com/articles/s41598-018-25458-w/ статьи].
(b) Примеры изображений с разным фокусным расстоянием.]]
Такая сверточная сеть показывает большую точность, чем группа людей-экспертов.
== Улучшение качества ==
