基于多層次自注意力機(jī)制的U-Net圖像分割算法

摘要： 針對(duì)U-Net圖像分割在下采樣過程中會(huì)丟失過多信息且在上采樣過程恢復(fù)效果不佳，從而導(dǎo)致圖像分割精度降低的缺陷，提出了一種基于多層次自注意力機(jī)制的U-Net圖像分割算法。該多層次自注意力機(jī)制在每一層上采樣層前均嵌入自注意力模塊，將上采樣層的輸入與縮放的原圖拼接后處理成模板圖，再與原本的輸入信息融合后輸出到上采樣層。該算法不僅能通過拼接原圖的自注意力模塊進(jìn)一步提供更多細(xì)節(jié)信息，還能...