UNet改进（23）：如何用SLCAM模块提升UNet的分割性能

1. UNet架构回顾

UNet最初是为生物医学图像分割设计的卷积神经网络，其结构对称，由编码器(下采样)和解码器(上采样)两部分组成，中间通过跳跃连接(skip connection)将低层特征与高层特征融合。

传统UNet的主要组成部分包括：

• 编码器部分：通过连续的下采样操作提取高层次特征

• 解码器部分：通过上采样操作逐步恢复空间分辨率

• 跳跃连接：将编码器的特征图与解码器的对应层特征图拼接，保留空间细节信息

2. 轻量化注意力模块(SLCAM)设计

2.1 注意力机制概述

注意力机制的核心思想是让网络能够"关注"输入数据中更重要的部分。在计算机视觉任务中，这通常表现为对特征图的空间位置或通道维度赋予不同的权重。

2.2 SLCAM模块结构

我们设计的轻量化注意力模块(SLCAM)同时结合了通道注意力和空间注意力，其结构如下：

class SLCAM(nn.Module):def __init__(self, channels, reduction_ratio=16):super(SLCAM, self).__init__()self.cha