注意力机制又火了！Attention+UNet 融合创新方案整理

最新推荐文章于 2025-03-14 11:44:02 发布
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#attention #unet #注意力机制

2025深度学习发论文&模型涨点之—— Attention+UNet 

通过将注意力模块集成到UNet的架构中，可以动态地重新分配网络的焦点，使其更集中在图像中对于分割任务关键的部分。这样UNet可以更有效地利用其跳跃连接特性，以精细的局部化信息来提升分割精度。

以CAS-UNet算法为例，它通过引入跨融合通道注意机制、加性注意门模块和SoftPool池化模块，改进了传统的U-Net算法，提高了模型的分割能力和对细节图像区域的分割效果。在CHASEDB1和DRIVE数据集上的实验结果表明，CAS-UNet分别达到了96.68%和95.86%的准确率，以及83.21%和83.75%的灵敏度，优于现有的基于U-Net的经典算法。

我整理了一些 Attention+UNet【论文+代码】合集，需要的同学公人人人号【AI创新工场】自取。

论文精选

论文1：

NFMPAtt-Unet: Neighborhood Fuzzy C-means Multi-scale Pyramid Hybrid Attention Unet for medical image segmentation

基于邻域模糊C均值多尺度金字塔混合注意力Unet的医学图像分割

方法

多尺度动态权重特征金字塔模块（MDWFP）：通过动态调整不同尺度的权重，增强网络对多尺度特征信息的捕获能力。

混合加权注意力机制（HWA）：结合空间注意力和通道注意力，动态调整权重，

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Ai多利
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UNet 改进(11)：结合Inception模块和CBAM注意力机制
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04-16 603
这个改进的UNet架构名为基础双卷积模块：标准的UNet卷积块Inception模块：多尺度特征提取CBAM注意力机制：通道和空间注意力下采样和上采样路径：标准的UNet结构本文介绍的UNetWithInceptionCBAM通过结合Inception模块的多尺度特征提取能力和CBAM注意力机制的特征优化能力，在保持UNet基本结构优势的同时，显著提升了模型的特征表示能力。这种架构设计思路也可以应用于其他编码器-解码器结构的网络中，为图像分割任务提供了一个强有力的基线模型。
Unet++改进2：添加CBAM注意力机制
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11-07 702
摘要。我们提出了卷积块注意模块(CBAM)，这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。给定一个中间特征映射，我们的模块沿着两个独立的维度依次推断注意力映射，通道和空间，然后将注意力映射乘以输入特征映射以进行自适应特征细化。因为CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何CNN架构中，开销可以忽略不计，并且可以与基础CNN一起进行端到端训练。我们通过在ImageNet-1K、MS COCO检测和VOC 2007检测数据集上进行大量实验来验证我们的CBAM。
U-Net网络模型改进（添加通道与空间注意力机制）---亲测有效，指标提升
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性能再升级！UNet+注意力机制，新SOTA分割准确率高达99%
学姐带你玩AI的博客
04-15 6967
具体来说，通过将注意力模块集成到UNet的架构中，动态地重新分配网络的焦点，让其更集中在图像中对于分割任务关键的部分。这样UNet可以更有效地利用其跳跃连接特性，以精细的局部化信息来提升分割精度。这种策略可以帮助UNet更精确地界定目标边界，。同时引导网络关注更有信息量的局部区域，。
Attention UNet
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Attention UNet论文解析 - 知乎Attention UNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1804.03999.pdf 代码地址： https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gated-NetworksAttention UNet在UNet中引入注意力机制，在对编码器每个分辨率上的特征与解…图像分割UNet系列------Attention Unet详解_gz7seven的博客-优快云博客_attention unet。
各种用于图像分割的Unet模型的实现-Unet，RCNN-Unet，Attention Unet，RCNN-Attention Unet，嵌套Unet-Python开发
05-25
各种Unet模型用于图像分割的实现-Unet，RCNN-Unet，注意力Unet，RCNN-Attention Unet，嵌套式Unet细分Unet细分-Pytorch-Nest-of-Unets各种Unet模型用于图像分割的实现UNet- U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络https://arxiv.org/abs/1505.04597 RCNN-UNet-基于U-Net的递归残差卷积神经网络（R2U-Net）用于医学图像分割https：// arxiv。 org / abs / 1802.06955 Attention Unet-Attention U-Net：学习在哪里寻找胰腺https://arxiv.org/abs/1804.03999 RCNN-Attentio
unet各模块内容的理解（包含注意力机制、残差、以及数据维度的变化）
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对unet的各模块内容进行梳理，包括各模块的设计，以及数据流的整个处理流程，以及其维度的变化
SA-UNet：用于视网膜血管分割的空间注意力UNet
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基于Unet模型和并联注意力机制实现猫和老鼠动画片的语义分割.zip
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综上所述，这个项目通过融合Unet模型的高效特征提取能力和自注意力机制的全局信息捕捉能力，实现了对猫和老鼠动画片的精细语义分割。这不仅展示了深度学习在计算机视觉中的强大应用，也为动画制作、游戏开发等领域...
【计算机视觉】基于UNet和FPN的图像分割模型设计：集成坐标注意力机制提升特征提取精度
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内容概要：本文介绍了一种改进的UNet网络架构——UNetWithFPN，该网络结合了FPN（Feature Pyramid Network）结构和坐标注意力机制（Coordinate Attention）。网络由下采样路径、FPN结构和上采样路径组成，每个阶段都...
深度学习带有瓶颈注意力机制的UNet模型实现：医学图像分割任务中的特征增强与精炼系统构建
最新发布
06-02
②理解UNet架构的工作原理以及注意力机制在其中的应用；③掌握如何通过跳跃连接融合多尺度特征，提高分割精度。; 阅读建议：建议读者先了解基本的卷积神经网络概念，再逐步深入理解UNet的独特结构和各组件的作用。...
注意力机制的原理及实现（pytorch）
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注意力机制大礼包
图像分割UNet系列------Attention Unet详解
热门推荐
gz7seven
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图像分割unet系列------Attention Unet详解1、Attention Unet主要目标2、Attention Unet网络结构     Attention Unet发表于2018年中期（比Res-UNet要早一些），它也是UNet非常重要的改进版本之一。当然，Attention Unet同样也是应用在医学图像分割领域，不过文章主要是以胰脏图像分割进行实验与论证的。 1、Attention Unet主要目标     作者在摘要与简介中很清楚的表明了要解决的问题以及要达到的目标。具体如下所示：
基于强化空间注意力的视网膜网络（ESA-Unet)
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ESA-Unet
【计算机视觉 | 注意力机制】13种即插即用涨点模块分享！含注意力机制、卷积变体、Transformer变体等
wzk4869的博客
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注意力机制结合UNet，速度飙升98.82%！
2401_88556812的博客
03-14 922
Transformer 与 U-Net 结合：将 Transformer 的全局自注意力机制与 U-Net 的局部细节提取能力相结合，显著提升了分割性能（例如在 Synapse 数据集上，平均 DSC 提升至 77.48%，比传统 U-Net 提升了约 3.8%）。或在解码器阶段使用自注意力机制以建模像素间的全局关系。多尺度特征利用：通过多尺度特征图的门控操作，模型在不同数据集上均表现出良好的泛化能力，Dice 分数在 CT-82 数据集上达到了 83.1%，相比传统 U-Net 提升了约 1.1%。
U-Net结构改进：双交叉注意力模块（DCA）
记录
05-07 2万+
本文由迈阿密大学的研究团队于2023年3月30日发表，提出了双交叉注意力模块（Dual Cross-Attention , DCA），其目标是在轻微的参数和复杂性增加的情况下改进U-Net及其变体，能够简单而有效地增强u-net结构中的跳跃连接（skip-connection）。
论文中常用的注意力模块合集(上)
soaring_casia的专栏
02-10 6232
在深度卷积神经网络中，通过构建一系列的卷积层、非线性层和下采样层使得网络能够从全局感受野上提取图像特征来描述图像，但归根结底只是建模了图像的空间特征信息而没有建模通道之间的特征信息，整个特征图的各区域均被平等对待。在一些复杂度较高的背景中，容易造成模型的性能不佳，因此可以引入注意力机制，而注意力机制的原理是通过参考人的视觉感知能力，即人在处理视觉信息初期会集中专注于当前情景下重点区域，而其他区域将相应降低，这为更高层级的视觉感知和逻辑推理以及更加复杂的计算机视觉处理任务提供更易于处理且更相关的信息。
9种卷积注意力机制创新方法汇总，含2024最新
学姐带你玩AI的博客
12-27 1万+
今天咱们来聊聊。相信各位在写论文的时候都苦恼过怎么更好地改模型，怎么更高效地提高模型的性能和泛化能力吧？我的建议是，不妨考虑考虑。卷积注意力机制是一种通过关注输入数据中的不同部分来改进模型性能的方法，结合了卷积网络和Transformer各自的优势，以同时获得更好的泛化能力和更大的模型容量。因此，通过将二者有效结合，卷积注意力机制就能帮助我们在准确性和效率之间实现更好的平衡。今天我就帮同学们整理了，帮助想发论文的同学更高效地改模型涨点，早点发出自己的顶会。另外，每种思路我都整理了。
医学分割网络unet有什么创新点吗
03-14
C知道：UNet是一种用于医学图像分割的卷积神经网络，其创新点在于采用了U形结构，即将卷积层和上采样层连接起来，使得网络可以同时进行特征提取和像素级别的分类。这种结构可以有效地处理医学图像中的小目标和边缘信息，提高了分割的准确性和鲁棒性。
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