unet 注意力机制

UNet是一种常用于图像分割任务的神经网络架构，而注意力机制是一种在UNet中引入的技术，用于增强网络对不同空间位置处特征的重要性。在UNet中，引入了Attention UNet和CBAM两种注意力机制。

Attention UNet在UNet的编码器和解码器之间引入了一个注意力模块，用于调整编码器的输出特征。这个模块生成一个门控信号，用来控制不同空间位置处特征的重要性。通过这种方式，Attention UNet可以更加关注对于特定任务更重要的特征，从而提高网络的性能。

CBAM是一种卷积块注意力模块，它按照顺序将注意力机制应用于通道和空间维度。CBAM的目标是生成一个加权的特征图，考虑输入图像的通道和空间区域。通过这种方式，CBAM可以自适应地调整特征图的权重，以更好地捕捉图像中的重要信息。

综上所述，UNet中的注意力机制包括Attention UNet和CBAM，它们都通过调整特征的权重来增强网络对不同空间位置处特征的重要性，从而提高网络的性能。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Attention UNet](https://blog.csdn.net/weixin_46720482/article/details/127507014)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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