UNet 改进(26)：与FPN结合的图像分割网络

1.介绍

在计算机视觉领域，图像分割是一个核心任务，而UNet架构因其优异的性能在医学图像分割等领域广受欢迎。本文将详细解析一个结合了UNet和特征金字塔网络(FPN)的创新架构，展示如何通过融合两种经典网络的优势来提升分割性能。

网络架构概述

这个代码实现了一个结合UNet和FPN的混合架构，主要包含以下几个关键组件：

1. ​​DoubleConv模块​​：基础的双卷积块
2. ​​FPN模块​​：特征金字塔网络
3. ​​UNetWithFPN主网络​​：整合了UNet下采样路径和FPN特征金字塔的上采样路径

核心组件详解

1. DoubleConv模块

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