一、SegNext论文

论文地址：2209.08575.pdf (arxiv.org)

二、 SegNext_Attention注意力框架结构

在SegNext_Attention中，注意力机制被引入到编码器和解码器之间的连接中，帮助模型更好地利用全局上下文信息。具体而言，注意力机制通过学习像素级的注意力权重，使得模型可以对感兴趣的区域进行更加准确的注重，同时忽略背景区域。

SegNext_Attention的注意力框架结构由以下几个组成部分组成：

1. 编码器：使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征表示。编码器由多个卷积层和池化层组成，逐渐减小特征图的尺寸，并增加特征图的通道数。

2. 注意力机制：在编码器的输出特征图上应用注意力机制，以生成注意力权重。注意力权重是一个与输入图像尺寸相同的特征图，用于指示每个像素的重要性。

3. 解码器：解码器使用上采样和卷积操作将编码器的特征图映射到像素级的分割结果。解码器逐渐恢复特征图的尺寸和减少通道数。