UNet 改进(23)：基于深度可分离卷积的UNet实现

UNet是一种经典的编码器-解码器结构网络，广泛应用于图像分割任务。

本文将详细解析一个使用深度可分离卷积改进的UNet实现，帮助读者理解其架构设计和实现细节。

 1.介绍

• 代码概述

这段代码实现了一个UNet网络架构，并提供了两种卷积块选择：
• 标准卷积块

• 深度可分离卷积块

通过use_separable参数可以灵活切换这两种实现方式，让我们能够比较不同卷积方式对网络性能的影响。

• 核心组件解析

2.1 深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConv)

class DepthwiseSeparableConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1):
        super().__init__()
        self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=k