unet.py代码解读【备忘录】

U-Net 模型实现文档

概述

这是一个基于PyTorch实现的U-Net架构，用于图像分割任务。代码包含了标准的U-Net组件，并预留了多种注意力机制的接口（ECA、EMA、LSK、ELA、Biformer等）。

文件结构

project/
├── module/          # 自定义模块目录
│   ├── ECA.py      # ECA注意力机制
│   ├── EMA.py      # EMA注意力机制  
│   ├── LSK.py      # LSKNet模块
│   ├── ELA.py      # ELA模块
│   └── Biformer.py # BiLevelRoutingAttention模块
└── unet.py         # 主模型文件

核心组件说明

1. DoubleConv (双卷积块)

class DoubleConv(nn.Module):
    """
    双卷积块：两个3x3卷积 + BatchNorm + ReLU的组合
    
    参数:
        in_channels: 输入通道数
        out_channels: 输出通道数  
        mid_channels: 中间通道数(默认为out_channels)
    
    结构:
        Conv2d -> BatchNorm2d -> ReLU -> Conv2d -> BatchNorm2d -> ReLU
    """

2. Down (下采样模块)

class Down(nn