UNet改进（42）：结合2D Sinusoidal Positional Encoding与Frequency Attention模型

一、为什么需要位置编码和频率注意力？

1.1 位置信息的重要性

在自然语言处理中，Transformer 使用位置编码来为词序列注入顺序信息。类似地，图像中的像素也具有强烈的空间关系。传统CNN通过卷积核的局部感受野逐步捕获空间信息，但这种捕获是隐式的、局部的。显式地引入位置编码，可以帮助网络更好地理解像素的绝对或相对位置，尤其对于分割任务中物体的边界定位非常关键。

1.2 频率域视角的补充

图像可以视为不同频率信号的叠加：低频对应平滑区域，高频对应边缘和纹理。频率注意力机制通过对特征图进行通道级的权重调整，使网络能够自适应地强调或抑制不同频率成分，从而增强对关键特征的提取能力。

二、核心模块解析

2.1 二维正弦位置编码（PositionalEncoding2D）

我们借鉴Transformer中的正弦编码方式，将其扩展至二维空间。每个位置 (h, w)