UNetWithFPN基于FPN和坐标注意力机制的图像分割模型设计

UNet 的升级版网络挺有意思，叫UNetWithFPN，里面把 FPN 结构和坐标注意力机制都加进来了。简单说，就是在原本的下采样和上采样流程里，多了一套特征金字塔，还顺手塞了点注意力模块，特征提取更细，结果也更稳。

下采样路径里用的还是DoubleConv和MaxPool，比较经典，提多尺度特征还挺靠谱。FPN 那部分呢，就是自顶向下加横向连接，把高层和低层特征揉在一起。上采样靠反卷积，分辨率一点点拉回来，再和 FPN 的特征融合，效果比纯 UNet 清晰不少。

坐标注意力机制也蛮关键，尤其在背景复杂、小目标多的场景里更稳。比如医学影像或者遥感图像，多细节本来容易糊掉，加上这个模块后，边缘和构都能抓得住。哦，对了，输出层还是一个卷积，预测结果就能直接拿。

想玩的朋友最好先把基本的UNet搞熟，再慢慢加上 FPN 和注意力。别急着跑大实验，先调一下超参数，看看不同层数、不同注意力机制的表现。嗯，这样你能更快摸清楚模型的脾气。

相关的一些资源也还不错，比如图像分割和特征提取小例程或者基于注意力 U Net 的脑肿瘤图像分割，都能帮你对比学习。

如果你正好在做医学影像或者遥感分割，可以直接把这个架构拉去试试，改起来也不难。