Attention UNet有使用预训练吗

UNet是一种用于图像分割的神经网络架构，通常情况下，可以使用预训练的权重来加快网络的训练速度和提高性能。预训练的权重可以是在大规模图像数据集上训练得到的，比如ImageNet数据集。在使用UNet进行图像分割任务时，可以选择将预训练的权重加载到网络中，然后进行微调，或者直接使用预训练的权重作为初始权重进行训练。这样做可以帮助网络更快地收敛，并且在有限的数据集上取得更好的性能。

相关问题

smp.Unet（）都有什么参数可以设置

smp.Unet()是Segmentation Models PyTorch (SMP)库中的一个模型，它是一个基于U-Net架构的语义分割模型。

下面是smp.Unet()函数的参数列表及其默认值：

smp.Unet(
    encoder_name='resnet34',  # 使用的encoder的名称
    encoder_weights='imagenet',  # encoder的预训练权重
    decoder_use_batchnorm=True,  # decoder是否使用批归一化
    decoder_channels=(256, 128, 64, 32, 16),  # decoder的每一层输出通道数
    decoder_attention_type=None,  # decoder的attention类型
    in_channels=3,  # 输入图像的通道数
    classes=1,  # 输出的类别数
    activation='sigmoid',  # 最后一层的激活函数
)

可以看到，我们可以设置的参数包括：

- `encoder_name`: 使用的encoder的名称，可选的有：`resnet18`, `resnet34`, `resnet50`, `resnet101`, `resnet152`, `se_resnet50`, `se_resnet101`, `se_resnext50_32x4d`, `se_resnext101_32x4d`, `senet154`, `densenet121`, `densenet169`, `densenet201`, `densenet161`, `inceptionresnetv2`, `inceptionv4`, `efficientnet-b0`，`efficientnet-b1`，`efficientnet-b2`，`efficientnet-b3`，`efficientnet-b4`，`efficientnet-b5`，`efficientnet-b6`，`efficientnet-b7`。
- `encoder_weights`: encoder的预训练权重，可选的有：`None`（随机初始化），`imagenet`，`imagenet+5k`，`imagenet+19k`。
- `decoder_use_batchnorm`: decoder是否使用批归一化。
- `decoder_channels`: decoder的每一层输出通道数，是一个元组。
- `decoder_attention_type`: decoder的attention类型，可选的有：`None`，`scse`，`scse_sigmoid`，`scse_softmax`，`cbam`。
- `in_channels`: 输入图像的通道数。
- `classes`: 输出的类别数。
- `activation`: 最后一层的激活函数，可选的有：`sigmoid`，`softmax`，`none`。

除此之外，还有一些其他的参数可以设置，这些参数都是从基类`smp.base.SegmentationModel`中继承而来的。具体可以参考官方文档：https://smp.readthedocs.io/en/latest/models.html#unet