ag注意力机制结构图

据引用所述，AG注意力机制结构图是在M-NET的主干网络中引入的。AG模块结合了attention机制和Guided Filter，其中前面得到的attention map T在求a和b两个参数时发挥了作用。AG模块的具体结构图如下：

1. 输入：AG模块的输入包括原始图像和多尺度特征图。

2. Attention Map生成：首先，通过输入的特征图使用一些卷积层和激活函数生成一个Attention Map，即注意力图。这个Attention Map可以捕捉到图像中的重要信息。

3. Guided Filter：然后，将Attention Map传入Guided Filter中。Guided Filter是一种用于图像处理的滤波器，它可以根据引导图像（Attention Map）来调整目标图像的细节和纹理。

4. 参数求解：在Guided Filter中，通过求解a和b两个参数，可以调整注意力图的权重，以达到更好的图像分割结果。具体的参数求解函数可以参考引用中的定义。

5. 输出：最后，经过AG模块处理后的特征图作为下一层的输入，用于进一步的图像分割任务。

综上所述，AG注意力机制结构图包括输入、Attention Map生成、Guided Filter、参数求解和输出等几个关键步骤。通过引入AG模块，可以提高图像分割的效果和准确性。

相关问题

注意门（AG）跳跃连接

注意力门（AG）通过跳跃连接（skip connection）来增强传播语义信息的效率。在注意门的架构中，输入是扩展路径中的上采样特征和来自编码器的相应特征。上采样特征作为门控信号，用于增强对与分割任务相关的目标区域的学习，并同时抑制与任务无关的区域。通过选择适当的激活函数（通常是S形激活函数sigmoid），训练注意门中的参数，可以得到注意力系数α。最后，通过将编码器特征乘以注意力系数α，可以逐像素地获得输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [论文阅读----------UNET++：用于肝脏 CT 图像的嵌套注意感知 U-NET分割](https://blog.csdn.net/weixin_45241355/article/details/118300513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Attention U-Net:Learning Where to Look for the Pancreas](https://blog.csdn.net/fujikoo/article/details/111462676)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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convlstm结构图

ConvLSTM是一种结合了卷积神经网络和长短时记忆网络的模型，它可以对序列数据进行建模，同时也可以对空间信息进行处理。ConvLSTM的结构图如下所示：


其中，ConvLSTM的输入包括当前时刻的输入$x_t$和上一时刻的输出$h_{t-1}$，通过卷积操作和门控机制，得到当前时刻的输出$h_t$和记忆状态$c_t$。