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。