DeepLabv3+改进11:在主干网络中添加CPCA注意力机制|聚焦于信息丰富的通道和重要区域

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目录

论文简介

步骤一

步骤二

步骤三

步骤四

步骤五

论文简介

医学图像中常常会出现诸如对比度低以及器官形状显著变化等特征。医学成像中分割性能的提升往往受限于现有注意力机制普遍存在的不足的适应能力。本文提出了一种高效的通道先验卷积注意力（CPCA）方法，支持在通道和空间维度上动态分配注意力权重。通过采用多尺度深度卷积模块，有效地提取了空间关系的同时又保留了通道先验。CPCA 具有聚焦于信息丰富的通道和重要区域的能力。基于 CPCA 提出了一种名为 CPCANet 的医学图像分割网络。通过与最先进的算法进行比较&#x