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