UNET改进跳跃连接

### 改进 UNet 架构中的跳跃连接

为了优化 UNet 架构中的跳跃连接以提升性能，UNet3+引入了全尺度跳跃连接的概念。这种改进不仅增强了位置感知能力，还提高了边界的准确性[^1]。

#### 4.1 全尺度跳跃连接的设计原理

传统的 UNet 和 UNet++ 使用的是局部跳跃连接，这些连接主要在相同分辨率层之间传递信息。相比之下，UNet3+ 的全尺度跳跃连接能够跨越多个不同的尺度，在编码器和解码器的不同层次间建立更为丰富的联系。这使得模型可以从全局角度更好地理解图像结构，从而生成更加精确的分割结果[^2]。

具体来说，全尺度跳跃连接将低级别的细节特征与高级别的语义特征相结合，确保了细粒度的信息不会丢失的同时也保留了高层次的空间关系。这种方法有效地解决了传统跳跃连接中存在的信息瓶颈问题，提升了整体表现力[^3]。

def unet_3_plus_block(input_tensor, filters):
    # 定义卷积操作和其他必要的组件...
    
    # 实现全尺度跳跃连接逻辑
    skip_connections = []
    for i in range(len(filters)):
        conv_output = Conv2D(filters[i], (3, 3), padding='same')(input_tensor)
        input_tensor = MaxPooling2D((2, 2))(conv_output)
        skip_connections.append(conv_output)

    # 将所有跳过链接组合起来形成最终输出
    combined_features = concatenate(skip_connections)
    output = Conv2D(1, (1, 1))(combined_features)
    
    return output

此代码片段展示了如何构建一个带有全尺度跳跃连接的基础单元 `unet_3_plus_block` 。在这个例子中，每一层产生的特征图都被保存下来作为后续处理的一部分，最后再通过拼接的方式融合在一起，以此实现跨尺度的信息交流。