概述

本文将深入分析一个结合了传统UNet架构与新型注意力机制(SET)的深度学习模型实现。

该模型在医学图像分割、遥感图像分析等领域具有潜在应用价值，通过引入Transformer注意力机

制增强了传统卷积网络的特征提取能力。

模型架构总览

这个实现的核心是一个改进的UNet架构，主要包含以下几个关键组件：

1. 基础卷积模块：DoubleConv实现的双层卷积结构

2. 下采样路径：Down模块实现的编码器部分

3. 上采样路径：Up模块实现的解码器部分

4. 注意力机制：SET(Squeeze-and-Excitation Transformer)模块

5. 输出层：OutConv实现的1×1卷积输出