PaddleYOLO目标检测训练（集成SwanLab可视化全过程）

本文内容：添加CPCA注意力机制

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论文简介

1.步骤一

2.步骤二

3.步骤三

4.步骤四

论文简介

低对比度和显著的器官形状变化等特征经常出现在医学图像中。现有注意机制的自适应能力普遍不足，限制了医学影像分割性能的提高。本文提出了一种有效的通道先验卷积注意(CPCA)方法，该方法支持通道和空间维度上注意权重的动态分布。通过采用多尺度深度卷积模块，有效地提取空间关系，同时保留先验通道。CPCA具有聚焦信息渠道和重点区域的能力。提出了一种基于CPCA的医学图像分割网络CPCANet。CPCANet在两个公开可用的数据集上进行验证

1.步骤一

新建blocks/CPCA.py文件，添加如下代码：

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F

class CPCA_ChannelAttention(nn.Module):

    def __init__(self, in