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Attention U-Net-注意力机制聚焦
资料介绍
一、U-Net的原生局限与注意力机制的引入背景
U-Net是医学图像分割领域最经典的全卷积神经网络架构，凭借编码器-解码器结构+跳跃连接的设计，能够有效融合低层次空间特征与高层次语义特征，在小样本数据集上也能取得不错的分割效果。但原生U-Net仍然存在明显缺陷：在跳跃连接传递特征时，会将编码器中所有的特征直接传递给解码器，其中包含大量与目标区域无关的背景噪声或冗余信息，这些干扰信息会降低模型对目标区域的关注程度，最终影响分割精度，尤其是对于目标区域占比小、边缘模糊、器官形态变异大的医学图像场景，这种缺陷会被进一步放大。
为解决这一问题，Attention U-Net在原生U-Net的跳跃连接中加入注意力门控模块（Attention Gate, AG），在特征融合前自动学习权重，抑制无关区域的特征响应，放大目标区域的特征权重，让模型自动聚焦图像中的感兴趣区域（ROI），既提升了分割精度，又没有显著增加模型的计算量。
二、Attention U-Net的核心结构：注意力门控模块的设计原理
Attention U-Net的整体架构和原生U-Net基本保持一致，分为编码器（下采样）、解码器（上采样）、跳跃连接三个核心部分，唯一的区别是在每一条跳跃连接中加入了注意力门控模块，结构设计如下：
1. 输入特征
注意力门控模块的输入包含两个部分：
· 编码器特征
：来自编码器对应层级输出的低层次特征，空间分辨率更高，保留了丰富的空间位置信息，通道数为；
· 门控信号$g$：来自解码器上一层上采样输出的高层次语义特征，包含了全局的上下文语义信息，通道数为。
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| 1781569958Attention_U-Net-注意力机制聚焦.docx | 15K |
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