今天学习的是unet unet++ rcnnunet rcnnunet注意力机制等方面的图像分割 语义分割的方法

最新推荐文章于 2025-10-10 11:30:01 发布
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分类专栏： 算法 图像处理 文章标签： 学习 深度学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/127170595
本文介绍了深度学习中用于图像分割的Unet、Unet++、RCNNUnet模型，并探讨了如何在这些模型中引入注意力机制以提升性能。通过修改网络架构，展示了不同注意力模块如何增强模型的表达能力。

今天学习的是unet unet++ rcnnunet rcnnunet注意力机制等方面的图像分割 语义分割的方法

下面的图代表了unet的网络架构 可以由原来的图像 转化为如下的架构，实现了网络端到端的检测

这个代表了咱们带有注意力机制的分割模型

在每一个绿色的旁边都加一个注意力的模块

注意力的代码为

class Attention_block(nn.Module):
    """
    Attention Block
    """

    def __init__(self, F_g, F_l, F_int):
        super(Attention_block, self).__init__()

        self.W_g = nn.Sequential(
       

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