注意力机制 UNET

UNET 是一种用于图像分割的深度学习模型，它采用了编码器-解码器结构，并且在解码器中使用了注意力机制，可以更好地捕捉图像中的细节信息。在UNET中，编码器部分通过卷积操作将输入图像不断缩小，同时提取出图像的特征信息；解码器部分则通过反卷积操作将特征图逐渐放大，并且在每一层中使用注意力机制来选择性地聚焦于感兴趣的区域，最终得到与输入图像大小相同的分割结果。