结合创新！通道注意力+UNet，实现高精度分割

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在U-Net网络中加入通道注意力机制能显著提升模型的性能！ 具体点说是在U-Net的卷积层之后添加一个通道注意力模块，这样这个模块可以学习不同通道之间的权重，并根据这些权重对通道进行加权，从而增强重要通道的特征表示。 这种 结合通道注意力的U-Net网络模型 对比传统模型，更能捕获图像中的关键信息，并提高模型的分割精度与泛化能力，在面对新的、未见过的图像时也能保持较高的性能。这也是为什么它 一直是研究的热点和趋势所在 。 本文挑选了 9个 结合通道注意力+U-Net最新结合方案 ，可借鉴的方法和创新点做了简单提炼，原文和已开源的代码都整理了，方便同学们学习和复现。 扫码添加小享， 回复“ 通道分割 ” 免费获取 全部论文+开源代码 SE-SWIN UNET FOR IMAGE SEGMENTATION OF MAJOR MAIZE FOLIAR DISEASES 方法： 论文提出了一个改进的Swin-Unet模 ………………………………