UNet改进（31）：基于Adaptive Attention的UNet设计与实践

一、注意力机制概述

1.1 注意力机制的基本概念

注意力机制源于人类视觉系统的工作方式——我们不会平等地处理视野中的所有信息，而是有选择地聚焦于重要区域。在深度学习领域，注意力机制模拟了这一特性，使网络能够动态地调整对不同位置特征的关注程度。

1.2 计算机视觉中的注意力类型

计算机视觉中常见的注意力机制主要包括：

1. 通道注意力：关注不同特征通道的重要性

2. 空间注意力：关注特征图的不同空间位置

3. 自注意力/非局部注意力：通过特征内部关系计算注意力权重

本文介绍的自适应注意力机制属于自注意力的变体，它通过特征间的交互自动学习重要区域，无需额外的监督信号。

二、自适应注意力模块详解

2.1 模块结构

自适应注意力模块的核心思想是通过特征内部的关系动态生成注意力图。让我们深入分析代码实现的关键部分：

class AdaptiveAttention(nn.Module):"""自适应注意力模块"""def __init__(self, in_channels):