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引言

在医学图像分割领域，UNet架构因其出色的性能而广受欢迎。

本文将详细解析一个结合了FPN（特征金字塔网络）和Coordinate Attention机制的改进版UNet实现。这种架构融合了多种先进的计算机视觉技术，能够更有效地捕捉图像中的空间和通道关系。

网络架构概述

这个网络主要由以下几个关键组件构成：

1. ​​基础卷积块​​ (DoubleConv)：执行两次卷积操作
2. ​​坐标注意力机制​​ (CoordinateAttention)：增强空间特征表示
3. ​​特征金字塔网络​​ (FPN)：构建多尺度特征表示