class conv_block(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out): super(conv_block, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(ch_in, ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(ch_out), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(ch_out, ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(ch_out), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): x = self.conv(x) return x class SqueezeAttentionBlock(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out): super(SqueezeAttentionBlock, self).__init__() self.avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv = conv_block(ch_in, ch_out) self.conv_atten = conv_block(ch_in, ch_out) self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2) def forward(self, x): # print(x.shape) x_res = self.conv(x) # print(x_res.shape) y = self.avg_pool(x) # print(y.shape) y = self.conv_atten(y) # print(y.shape) y = self.upsample(y) # print(y.shape, x_res.shape) return (y * x_res) + y

这段代码定义了两个模块：conv_block和SqueezeAttentionBlock。conv_block是一个基本的卷积块，包含两个3x3的卷积层和一个ReLU激活函数。SqueezeAttentionBlock是一个用于对特征图进行注意力加权的模块，包含了一个平均池化层，一个卷积块用于学习注意力权重，一个上采样层用于将池化后的特征图恢复到原始尺寸，并通过乘法将注意力权重应用到原始特征图上。这两个模块都是由nn.Module派生而来，用于构造神经网络的基本组件。

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class conv_block(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out): super(conv_block, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(ch_in, ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(ch_out), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(ch_out, ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(ch_out), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): x = self.conv(x) return x class SqueezeAttentionBlock(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out): super(SqueezeAttentionBlock, self).__init__() self.avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv = conv_block(ch_in, ch_out) self.conv_atten = conv_block(ch_in, ch_out) self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2) def forward(self, x): # print(x.shape) x_res = self.conv(x) # print(x_res.shape) y = self.avg_pool(x) # print(y.shape) y = self.conv_atten(y) # print(y.shape) y = self.upsample(y) # print(y.shape, x_res.shape) return (y * x_res) + y为这段代码添加中文注释

# 定义卷积块模块
class conv_block(nn.Module):
def __init__(self, ch_in, ch_out):
super(conv_block, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(ch_in, ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True), # 3x3卷积层，输入通道数为ch_in，输出通道数为ch_out
nn.BatchNorm2d(ch_out), # 批归一化层，对输出特征图进行归一化处理
nn.ReLU(inplace=True), # ReLU激活函数，将负数部分裁剪为0
nn.Conv2d(ch_out, ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True), # 再次进行3x3卷积操作
nn.BatchNorm2d(ch_out), # 批归一化层
nn.ReLU(inplace=True) # ReLU激活函数
)

def forward(self, x):
x = self.conv(x) # 前向传播，进行卷积操作
return x

# 定义SqueezeAttentionBlock模块，用于对特征图进行注意力加权
class SqueezeAttentionBlock(nn.Module):
def __init__(self, ch_in, ch_out):
super(SqueezeAttentionBlock, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 平均池化层，用于对特征图进行降采样
self.conv = conv_block(ch_in, ch_out) # 卷积块，用于对降采样后的特征图进行卷积操作
self.conv_atten = conv_block(ch_in, ch_out) # 卷积块，用于学习注意力权重
self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2) # 上采样层，用于将池化后的特征图恢复到原始尺寸

def forward(self, x):
x_res = self.conv(x) # 对原始特征图进行卷积操作
y = self.avg_pool(x) # 对特征图进行降采样
y = self.conv_atten(y) # 对降采样后的特征图进行卷积操作，得到注意力权重
y = self.upsample(y) # 将池化后的特征图恢复到原始尺寸
return (y * x_res) + y # 将注意力权重应用到原始特征图上，得到加权后的特征图

class AttU_Net(nn.Module): def __init__(self, img_ch=3, output_ch=1): super(AttU_Net, self).__init__() self.Maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.Conv1 = conv_block(ch_in=img_ch, ch_out=64) self.Conv2 = conv_block(ch_in=64, ch_out=128) self.Conv3 = conv_block(ch_in=128, ch_out=256) self.Conv4 = conv_block(ch_in=256, ch_out=512) self.Conv5 = conv_block(ch_in=512, ch_out=1024) self.Up5 = up_conv(ch_in=1024, ch_out=512) self.Att5 = Attention_block(F_g=512, F_l=512, F_int=256) self.Up_conv5 = conv_block(ch_in=1024, ch_out=512) self.Up4 = up_conv(ch_in=512, ch_out=256) self.Att4 = Attention_block(F_g=256, F_l=256, F_int=128) self.Up_conv4 = conv_block(ch_in=512, ch_out=256) self.Up3 = up_conv(ch_in=256, ch_out=128) self.Att3 = Attention_block(F_g=128, F_l=128, F_int=64) self.Up_conv3 = conv_block(ch_in=256, ch_out=128) self.Up2 = up_conv(ch_in=128, ch_out=64) self.Att2 = Attention_block(F_g=64, F_l=64, F_int=32) self.Up_conv2 = conv_block(ch_in=128, ch_out=64) self.Conv_1x1 = nn.Conv2d(64, output_ch, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.sigmoid = nn.Sigmoid()

这段代码定义了一个名为AttU_Net的PyTorch模型。它是一个基于U-Net的改进模型，用于图像分割任务。模型的输入通道数为img_ch，输出通道数为output_ch。

在初始化函数中，首先定义了一个MaxPool2d层，用于下采样操作。

接下来，通过conv_block函数定义了五个卷积块（self.Conv1到self.Conv5），每个卷积块包含一个卷积层和批归一化层。

然后，定义了四个上采样操作（self.Up5到self.Up2），每个上采样操作包含一个上采样层和一个卷积块。

在每个上采样操作后，使用Attention_block模块（self.Att5到self.Att2）对特征图进行注意力计算。

最后，通过一个1x1的卷积层（self.Conv_1x1）将通道数变为output_ch，并使用Sigmoid函数进行输出。

这个AttU_Net模型的设计主要是在U-Net的基础上添加了注意力机制，以提升分割性能。