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引言
在计算机视觉领域，尤其是医学图像分割任务中，UNet架构因其独特的U型结构和跳跃连接设计而广受欢迎。然而，传统的UNet在处理复杂图像特征时存在一定局限性。本文将详细解析一种结合了注意力机制的改进UNet网络，该网络通过引入残差注意力模块(Residual Attention Block)显著提升了模型的特征提取能力。
1. UNet网络基础架构回顾
UNet最初由Olaf Ronneberger等人于2015年提出，主要用于生物医学图像分割。其核心结构由对称的编码器(下采样)和解码器(上采样)路径组成，中间通过跳跃连接(skip connection)将低级特征与高级特征融合。
传统UNet的主要组件包括：
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编码器部分：通过卷积和下采样逐步提取高级语义特征
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解码器部分：通过上采样和卷积逐步恢复空间分辨率
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跳跃连接：将编码器特征与解码器特征连接，保留空间信息
然而，传统UNet在处理复杂场景时存在以下不足：