attention res-unet原文

引用\[1\]:Li, H., Xiong, P., An, J., Wang, L.: Pyramid attention network for semantic segmentation. arXiv preprint arXiv:1805.10180 (2018) 。 引用\[2\]:原文地址：RAUNet: Residual Attention U-Net for Semantic Segmentation of Cataract Surgical Instruments Abstract 。 引用\[3\]:解码器通过上采样恢复位置细节。然而，上采样会导致边缘模糊和位置细节丢失。现有的一些工作\[8\]采用跳转连接将低级特征与高级特征连接起来，这有助于补充位置细节。但这是一种幼稚的方法。由于底层特征中缺乏语义信息，因此包含了大量无用的背景信息。该信息可能会干扰目标对象的分割。为了解决这个问题，增强注意模块被设计成捕捉高级语义信息并强调目标特征。 。

问题:请提供attention res-unet原文。
回答:很抱歉，我无法提供attention res-unet的原文。但是根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息，可以得知Pyramid attention network和RAUNet是两种用于语义分割的模型。Pyramid attention network是一种基于金字塔注意力机制的网络，用于语义分割任务\[1\]。而RAUNet是一种用于白内障手术器械语义分割的残差注意力U-Net模型\[2\]。根据引用\[3\]的描述，注意力模块被设计用于捕捉高级语义信息并强调目标特征，以解决上采样导致的边缘模糊和位置细节丢失的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Residual Attention U-Net 论文笔记](https://blog.csdn.net/charles_zhang_/article/details/124209523)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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