如何修改自注意機制,更好地捕捉局部和全局特徵之間的關係,以進一步提高分割性能?
為了更好地捕捉局部和全局特徵之間的關係，可以對自注意機制進行以下幾項修改：
多頭自注意機制：通過引入多頭自注意機制，模型可以在不同的子空間中學習特徵，這樣可以同時捕捉到局部和全局信息。每個頭可以專注於不同的特徵，從而增強模型的表達能力。
融合局部和全局特徵：在自注意機制中，可以設計一個融合層，將局部特徵和全局特徵進行加權融合。這樣可以確保模型在進行分割時，既考慮到細節信息，也不忽視整體結構。
改進的注意力權重計算：可以通過引入額外的上下文信息來改進注意力權重的計算。例如，根據圖像的空間位置或特徵的語義信息來調整權重，這樣可以更好地捕捉到特徵之間的關聯性。
層次化的注意力機制：設計層次化的注意力機制，使得模型在不同的層次上進行特徵提取和融合。這樣可以在不同的抽象層次上捕捉到更豐富的特徵信息。
通過這些修改，自注意機制可以更有效地捕捉局部和全局特徵之間的關係，從而進一步提高SAttisUNet在醫學影像分割中的性能。