UNet 改进(24)：结合金字塔（PSP）场景解析的医学图像分割网络

1.介绍

在医学图像分割领域，UNet架构因其优异的性能而广受欢迎。今天我们要分析的UNet_PSP是一个改进版的UNet，它在传统UNet的基础上引入了金字塔场景解析模块(PSP)，以更好地捕获多尺度上下文信息。本文将详细解析这个网络的架构设计、核心组件和实现细节。

UNet_PSP整体保持了UNet的经典编码器-解码器结构，但在最底层的瓶颈层加入了PSP模块。

这种设计结合了UNet的精确定位能力和PSP模块的多尺度特征提取能力，特别适合处理医学图像中不同大小的目标结构。

网络的主要组成部分包括：

1. 编码器路径（下采样）
2. 金字塔场景解析模块（PSP）
3. 解码器路径（上采样）
4. 输出层

核心组件详解

1. DoubleConv模块

class DoubleConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_chann