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1. 背景介绍

1.1 UNet的局限性

UNet通过编码器-解码器结构和跳跃连接（Skip Connections）在医学图像分割、卫星图像分析等领域表现出色。然而，其核心仍依赖于卷积神经网络（CNN），卷积操作本质上是局部操作，难以捕捉图像中的全局上下文信息。

1.2 自注意力的优势

自注意力机制能够捕捉图像中任意两个位置之间的关系，适用于建模长距离依赖。ViT（Vision Transformer）的成功也证明了自注意力在视觉任务中的潜力。

1.3 为什么选择ACmix？

ACmix不是简单地将卷积和自注意力并联或串联，而是通过共享特征降维、分支处理、动态融合的方式，使得两个模块能够互补优势，在减少计算量的同时提升特征表达能力。

2. ACmix模块详解

2.1 结构概述

ACmix模块包含以下几个核心部分：

1. 降维层：使用1x1卷积减少输入通道数，降低计算复杂度。

2. 卷积分支：标准的3x3卷积，提取局部特征。

3. 自注意力分支：通过Query、Key、Value卷积计算注意力权重，生成全局特征。