從零開始理解基于深度學習的語義分割模型：RCA與RCM模塊的實現
隨著深度學習技術的發展，圖像分割任務取得了長足的進步。本文將從一個具體的PyTorch代碼實例出發，帶大家了解一種 novel 的語義分割網絡架構——RCA（Rectangular Self-Calibration Attention）和 RCM（Rectangular Self-Calibration Module）。我們將逐步拆解代碼，理解其設計思路，并分析其在實際應用中的優勢。
一、引言與背景
近年來，計算機視覺領域的一個重要研究方向便是語義分割任務。語義分割不僅需要識別圖像中每個像素的類別信息，還需要定位這些類別在整個圖像中出現的位置。這就對算法的精度和效率提出了很高的要求。
在這一背景下，基于深度學習的方法逐漸取代了傳統的手工設計特征提取器的方式，成為圖像分割領域的主流方法。其中，注意力機制（Attention Mechanism）被廣泛應用于特征提取過程中，以幫助模型關注重要的語義區域。
本文討論的RCA和RCM模塊正是這樣的一種創新性結構，通過引入矩形自校準注意力機制，有效提升了語義分割任務中的精度和效率。
二、代碼解讀
1. ConvMlp模塊
我們首先看到的是 ConvMlp 模塊：
class ConvMlp(nn.Module):def __init__(self, dim, hidden_dim=None, act_layer=GELU, drop=0.):super().__init__()hidden_dim = hidden_dim or 2 * dimself.fc1 = nn.Conv2d(dim, hidden_dim, kernel_size=1, bias=False)self.act = act_layer()self.fc2 = nn.Conv2d(hidden_dim, dim, kernel_size=1, bias=False)self.drop_path = DropPath(drop) if drop > 0. else nn.Identity
)
