u-net注意力机制改进
时间: 2023-08-05 13:09:30 浏览: 112
Attention U-Net是基于U-Net模型结构的一种改进,它在传统的U-Net模型的基础上引入了注意力机制,以提高在图像分割任务中的性能。具体来说,Attention U-Net在每个解码器层中添加了一个注意力子模块,该子模块利用了一个注意力门控网络,可以自动地对前景和背景进行建模,并计算不同位置处的像素应该被赋予的权重,从而使模型可以更加聚焦于所关注的区域,提高分割质量。注意力子模块由查询嵌入、键嵌入和值嵌入三个组成部分构成,其中查询嵌入和键嵌入通过卷积神经网络计算得到,然后进行相关运算得到权重矩阵,最后将权重矩阵与值嵌入相乘得到加权编码器特征向量。注意力机制在深度学习中广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域,例如在机器翻译、文本摘要和图像问答任务中,都可以通过注意力机制来提高模型的性能和准确性。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习图像分割方法U-Net改进之Attention U-Net](https://blog.csdn.net/weixin_63694345/article/details/131143279)[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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