unet简单改进版

最新推荐文章于 2025-07-10 18:26:52 发布
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分类专栏： 目标检测 文章标签： 深度学习 人工智能 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_47405013/article/details/127958751
本文介绍了作者在U-Net网络模型上进行的简单改进，通过在下采样过程中加入通道注意力和空间注意力机制，提升了模型的性能。实验证明，这些改动使模型效果相比原始U-Net提高了约一个点，改动小但效果显著。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

U-Net网络模型（简单改进版）
这一段时间做项目用到了U-Net网络模型，但是原始的U-Net网络还有很大的改良空间，随手加了点东西：每次的下采样的过程中加入了通道注意力和空间注意力。
代码跑出来后，效果比原来的U-Net大概提升了一个点左右，证明是有效的，改动很少，放出代码：
在这里插入图片描述

class ChannelAttentionModule(nn.Module):
    def __init__(self, channel, rati
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UNet 改进(1)：使用Squeeze-and-Excitation模块增强
2401_82355416的博客
04-06 428
在图像分割领域，UNet以其经典的编码器-解码器结构和跳跃连接而闻名。今天将介绍一种改进版的UNet——UNet_SE，它在传统UNet基础上引入了Squeeze-and-Excitation(SE)模块。能够自适应地重新校准通道特征响应，从而提升网络性能。UNet_SE网络结构：UNet_SE保留了传统UNet的基本架构，但在关键位置加入了SE模块。: 通过全局平均池化将空间特征压缩为一个通道描述符: 使用两个全连接层学习通道间的非线性关系: 将学习到的权重应用于原始特征图网络特点。
UNet 改进：结合CAM注意力与DLKA注意力的改进UNet
Henry的博客
06-19 194
本文提出一种改进的UNet网络架构，通过引入通道注意力模块(CAM)和动态大核注意力模块(DLKA)显著提升特征提取能力。该网络采用经典的编码器-解码器结构，核心创新点包括：1）Triplet_DoubleConv模块整合常规卷积、CAM和DLKA；2）CAM模块通过双路径池化学习通道重要性；3）DLKA模块使用7×7深度可分离卷积捕获大范围空间关系。网络特别适用于医学图像分割等精细任务，在保持UNet优势的同时增强了对长距离依赖和重要特征的捕捉能力。完整PyTorch实现展示了模块化设计，便于迁移应用。
U-Net 模型改进和应用场景研究性综述
Philo的博客
12-05 1万+
参考之前的一篇文章：U-Net代码练习结构性改进就三种情况，编码器解码器改进，跳连接改进，以及模型整体结构改进；大 部 分 改 进 工 作是在原有模块的基础上，增加残差模块、Dense 模 块 、Inception 模 块 、Attention 模 块 等 经 典 网 络 模 块 ， 或 综 合 运 用 其 中 的 几 种 模 块 ，以 提 高 网 络 的 分 割 性 能。2018年的一篇MDU-Net: Multi-scale Densely Connected U-Net for biomedical
Unet 改进：融合CBAM模块代替特征提取
Henry的博客
02-04 2227
CBAM模块主要由两个子模块组成：通道注意力模块（Channel Attention Module）和空间注意力模块（Spatial Attention Module）。这两个子模块以串行的方式连接，即先通过通道注意力模块对输入特征图的通道进行加权，然后再通过空间注意力模块对加权后的特征图的空间位置进行加权。在语义分割任务中，CBAM模块可以嵌入到分割网络的解码器中，以提高分割精度。综上所述，CBAM模块是一种有效的注意力机制模块，它通过结合通道注意力和空间注意力两个维度来增强模型对重要特征的关注度。
UNet 改进(5)：结合SE模块提升图像分割性能
2401_82355416的博客
04-08 449
通过在U-Net中集成SE模块，我们获得了能够自适应关注重要特征的改进架构。这种设计在不显著增加计算成本的情况下，提高了模型的特征选择能力，使其在各种图像分割任务中表现更加出色。
U-Net结构改进：双交叉注意力模块（DCA）
热门推荐
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）。
UNet 改进(20)：结合特征金字塔网络的改进UNet架构
2401_82355416的博客
04-27 418
​​编码器部分​​：负责逐步提取图像特征​​FPN模块​​：构建特征金字塔，增强多尺度特征表示​​解码器部分​​：逐步上采样并恢复空间分辨率​​输出层​​：生成最终的分割结果。
Unet改进59：使用ADown下采样改进模型
AIcurator的博客
12-19 690
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。
unet网络改进
03-22
### UNet网络的改进与优化 #### 添加SimAM注意力机制 通过引入SimAM（Simple and Effective Attention Mechanism），可以在不增加额外参数的情况下提升UNet的表现。SimAM是一种无参数的卷积神经网络注意模块，能够...
2024年大数据最新DC-UNet：重新思考UNet架构和双通道高效CNN医学图像_unet改进(2)，花2万块买的教程
2401_84164527的博客
05-09 659
在医学图像中，感兴趣的目标对象常常有所不同，因此为了更好的分割结果，网络需要具备在不同的尺度上分析不同目标的能力。基于这一思想，Szegedy[27]引入了一种革命性的架构——Inception Block。该初始块利用不同内核大小的卷积层并行从图像中提取不同尺度的特征。初始块如图2所示。在最初的版本中，初始块简单地将1 × 1,3 × 3,5 × 5卷积层和3 × 3最大池化层并行组合。然后，将不同尺度的特征进行拼接，发送到下一层。然而，这个版本的一个大问题是维数会导致计算爆炸。
UNet改进（17）：基于代理注意力机制的改进UNet架构详解
2501_91516851的博客
07-08 147
本文提出了一种结合代理注意力机制的改进UNet架构，用于医学图像分割任务。该架构通过引入少量可学习的代理令牌作为注意力媒介，将计算复杂度从O(n²)降至O(n×k)，有效解决了传统UNet处理长距离依赖的局限性。改进UNet在关键位置嵌入代理注意力模块，保持了UNet的对称结构优势，同时增强了全局上下文捕捉能力。实验表明，该方法在保持计算效率仅增加10-15%的情况下，可提升分割精度3-5%，特别适用于处理分散病灶和不同尺度结构。这种设计为CNN与Transformer的融合提供了新思路，在医学影像和遥感分
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
weixin_42367888的博客
12-05 1万+
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
Unet 改进：添加双交叉注意力模块（DCA）
Henry的博客
02-05 649
交叉注意力允许一个序列中的元素关注另一个序列中的元素，常用于处理多模态数据（如图像和文本）。DCA包含两个交叉注意力模块，分别处理两个不同方向的信息交互，确保双向的信息流动和融合。使用模态B的特征作为查询，模态A的特征作为键和值，再次计算注意力权重并加权求和。反过来，图像特征作为查询，文本特征作为键和值，生成与图像相关的文本特征表示。使用模态A的特征作为查询，模态B的特征作为键和值，计算注意力权重并加权求和。例如，文本特征作为查询，图像特征作为键和值，生成与文本相关的图像特征表示。：适用于多种多模态任务。
UNet 改进：添加NAMAttention 注意力机制提升网络对重要特征的关注度
Henry的博客
02-13 419
与传统的注意力机制（如 Self-Attention）不同，NAMAttention 通过归一化统计量（如均值、方差）来动态调整特征图的重要性，从而避免复杂的计算。NAMAttention 是一种简单高效的注意力机制，通过归一化操作生成注意力权重，增强模型的特征提取能力。：对特征图进行归一化（如 Batch Normalization 或 Layer Normalization），得到归一化后的特征 X^X^。：将生成的注意力权重 AA 与原始特征图 XX 相乘，得到加权后的特征图：Y=A⋅XY。
Unet网络源码的改进，批量处理图片
m0_65513418的博客
10-23 1431
Unet网络源码的改进，批量处理图片，个人对predict.py的理解
UNet改进（13）：结合位置注意力（Position Attention）在医学图像分割中的应用
2501_91516851的博客
07-01 318
本文提出了一种改进的UNet网络架构，通过引入位置注意力模块(PAM)增强医学图像分割性能。该模型在传统UNet的编码器-解码器结构中嵌入注意力机制，利用查询-键-值计算生成空间注意力图，使网络能自适应聚焦重要区域并建模长距离依赖关系。文章详细解析了PAM的原理与实现，包括特征变换、相似度计算和残差连接等关键步骤，并展示了模块化设计的完整网络架构。实验表明，这种注意力UNet能有效提升分割精度，特别适用于需要精确定位的医学影像任务。该研究为结合注意力机制改进分割网络提供了可行方案。
UNet改进（20）：融合通道-空间稀疏注意力的医学图像分割模型
最新发布
2501_91516851的博客
07-10 222
本文提出了一种改进的UNet架构——集成动态稀疏注意力机制的DSA-UNet，用于提升医学图像分割性能。该方法通过创新的双分支结构，结合通道注意力和动态稀疏空间注意力，自适应聚焦关键区域而忽略无关信息。实验表明，DSA-UNet在多个医学数据集上Dice系数提升1.3%-3.7%，仅增加约2%参数量，特别改善了小目标和复杂边界的识别。该模型兼具高效性和准确性，为临床辅助诊断提供了更可靠的技术方案。
Swin-Unet模型代码详解及改进思路
weixin_66118776的博客
04-03 8151
swin-unet模型学习
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