UNet改进(43):SaFA-MS-UNet如何提升图像分割精度?
一、引言:为什么改进UNet?
UNet 自2015年提出以来,已成为医学图像分割、遥感图像分析、工业缺陷检测等领域的经典模型。其“编码器-解码器”结构与跳跃连接的设计,使其在保留空间信息与提取深层语义特征之间取得了良好平衡。
然而,传统UNet在处理具有结构对称性的目标(如人体器官、机械零件、建筑结构等)时,往往未能充分利用其先验结构信息。此外,其在多尺度特征融合方面的能力也较为有限,尤其是在复杂背景或目标尺度差异大的场景中。
为此,我们提出了一种新型的UNet变体——SaFA-MS-UNet,在保持UNet原有优势的基础上,引入了两个关键模块:
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对称感知模块(SaFA):增强模型对对称结构的感知能力;
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多尺度融合模块(MS-Fusion):提升模型对不同尺度特征的融合能力。
二、模型结构详解
2.1 整体架构
SaFA-MS-UNet 的整体结构延续了UNet的U型设计,包括:
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编码器(下采样路径):逐步提取特征,降低分辨率,增加通道数;
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解码器(上