UNet 改进(21)：可变形卷积UNet架构

1.网络详解

本文将详细介绍一个基于可变形卷积(Deformable Convolution)的UNet网络实现，该网络结合了传统UNet架构和先进的DeformConv2d操作，能够更好地处理图像中的几何形变。

网络架构概述

这个实现包含两个主要组件：

1. DoubleConv - 双卷积块，可选择使用常规卷积或可变形卷积
2. UNet - 完整的UNet网络架构

1. DoubleConv模块

DoubleConv是一个包含两个连续卷积操作的模块，可以选择使用常规卷积或可变形卷积：

class DoubleConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, deformable=False):
        super().__init__()
        self.deformable = deformable

        if deformable:
            # 可变形卷积需要额外的 offset 卷积层