UNet改进（25）：集成可变形注意力的高效图像分割方法

可变形注意力机制概述

基本概念

可变形注意力是传统注意力机制的一种扩展，它通过学习输入特征的空间偏移(offset)来动态调整注意力区域，而不是局限于规则的网格采样。这种机制使网络能够更灵活地关注与任务相关的特征区域，尤其适合处理具有复杂几何形状的目标。

与传统注意力的区别

与传统注意力相比，可变形注意力具有以下优势：

1. 空间适应性：可以学习输入依赖的空间偏移，适应目标形状

2. 计算效率：通常只需要计算局部区域的注意力，而非全局

3. 灵活性：可以处理不规则采样模式

 

可变形注意力模块实现详解

模块结构

在我们的实现中，可变形注意力模块(DeformableAttention)包含以下几个关键部分：

1. 偏移和掩码生成层：conv_offset_mask

2. 值投影层：