CoordAtt注意力机制集成的U-Net模型用于图像分割任务

内容概要：本文展示了基于 PyTorch 实现的一个深度学习网络，即集成了坐标注意力（CoordAtt）模块的 U-Net 网络，主要用于医疗影像或者卫星图片等高分辨率图像的分割任务中。文中定义了两种关键组件：CoordAtt 和 UNetWithCoordAtt。CoordAtt 是为了在水平和垂直维度引入空间注意力机制来增强特征提取能力而提出的一种改进方法。具体做法是通过对不同方向进行池化操作并用1x1卷积核调整通道数目与生成最终的注意权值。UNet部分则继承了传统的U形结构思想，在编码和解码过程中不断下采样获得抽象特征以及通过上采样的方式复原到原始尺寸；在每一次编码后的处理步骤和部分解码环节加入 CoordAtt，从而提高了网络捕捉长程依存关系的能力。最后还附有一个简单的测试函数来实例化对象并验证输出正确性。 适用人群：适用于有一定 PyTorch 使用经验的研究者或从业者，对于从事图像处理特别是需要做精确边界定位的应用领域的工作人员来说非常有价值。 使用场景及目标：该架构非常适合于对精度有较高要求但数据样本相对匮乏的情境之下。其目的是解决医学扫描、自动驾驶、遥感图像等领域面临的复杂背景噪声问题，在保证速度的同时提供更为精准的对象分割。 其他说明：本文提供了详细的源代码和注释，有助于深入理解 U-Net 系列变体以及注意力机制的设计思路。同时由于采用模块化的搭建方式也很容易进行参数调优以适配不同的业务需求。