class Attention_block(nn.Module): def __init__(self, F_g, F_l, F_int): super(Attention_block, self).__init__() self.W_g = nn.Sequential( nn.Conv2d(F_g, F_int, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(F_int) ) self.W_x = nn.Sequential( nn.Conv2d(F_l, F_int, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(F_int) ) self.psi = nn.Sequential( nn.Conv2d(F_int, 1, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(1), nn.Sigmoid() ) self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

这段代码继续完善了Attention_block类。除了之前提到的self.W_g外，还添加了self.W_x、self.psi和self.relu。

在初始化函数中，self.W_x类似于self.W_g，它将输入的低层特征图F_l通过一个1x1的卷积层和批归一化层进行变换，输出通道数为F_int。

self.psi是一个序列模块，它将通过一个1x1的卷积层将中间特征图F_int的通道数变换为1，并通过批归一化层和Sigmoid函数进行归一化处理。

self.relu是一个ReLU激活函数，它在计算过程中将所有小于0的值置为0，大于0的值保持不变。

这个Attention_block模块的目的是通过计算注意力权重来融合不同层级的特征图，以提取更有意义的特征表示。

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class Attention_block(nn.Module): def __init__(self, F_g, F_l, F_int): super(Attention_block, self).__init__() self.W_g = nn.Sequential( nn.Conv2d(F_g, F_int, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(F_int) )

这段代码定义了一个名为Attention_block的PyTorch模块。它包含三个输入参数：F_g，F_l和F_int。其中，F_g表示输入特征图的通道数，F_l表示低层特征图的通道数，F_int表示中间层特征图的通道数。

在初始化函数中，首先使用nn.Sequential定义了self.W_g，它包含两个操作：一个1x1的卷积层和一个批归一化层。这个卷积层将输入特征图的通道数从F_g变换为F_int，以便后续的注意力计算。

注意：这里只展示了部分代码，还有其他的模块和函数需要补充完整。

class AttU_Net(nn.Module): def __init__(self, img_ch=3, output_ch=1): super(AttU_Net, self).__init__() self.Maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.Conv1 = conv_block(ch_in=img_ch, ch_out=64) self.Conv2 = conv_block(ch_in=64, ch_out=128) self.Conv3 = conv_block(ch_in=128, ch_out=256) self.Conv4 = conv_block(ch_in=256, ch_out=512) self.Conv5 = conv_block(ch_in=512, ch_out=1024) self.Up5 = up_conv(ch_in=1024, ch_out=512) self.Att5 = Attention_block(F_g=512, F_l=512, F_int=256) self.Up_conv5 = conv_block(ch_in=1024, ch_out=512) self.Up4 = up_conv(ch_in=512, ch_out=256) self.Att4 = Attention_block(F_g=256, F_l=256, F_int=128) self.Up_conv4 = conv_block(ch_in=512, ch_out=256) self.Up3 = up_conv(ch_in=256, ch_out=128) self.Att3 = Attention_block(F_g=128, F_l=128, F_int=64) self.Up_conv3 = conv_block(ch_in=256, ch_out=128) self.Up2 = up_conv(ch_in=128, ch_out=64) self.Att2 = Attention_block(F_g=64, F_l=64, F_int=32) self.Up_conv2 = conv_block(ch_in=128, ch_out=64) self.Conv_1x1 = nn.Conv2d(64, output_ch, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.sigmoid = nn.Sigmoid()

这段代码定义了一个名为AttU_Net的PyTorch模型。它是一个基于U-Net的改进模型，用于图像分割任务。模型的输入通道数为img_ch，输出通道数为output_ch。

在初始化函数中，首先定义了一个MaxPool2d层，用于下采样操作。

接下来，通过conv_block函数定义了五个卷积块（self.Conv1到self.Conv5），每个卷积块包含一个卷积层和批归一化层。

然后，定义了四个上采样操作（self.Up5到self.Up2），每个上采样操作包含一个上采样层和一个卷积块。

在每个上采样操作后，使用Attention_block模块（self.Att5到self.Att2）对特征图进行注意力计算。

最后，通过一个1x1的卷积层（self.Conv_1x1）将通道数变为output_ch，并使用Sigmoid函数进行输出。

这个AttU_Net模型的设计主要是在U-Net的基础上添加了注意力机制，以提升分割性能。