UNet改进（16）：稀疏注意力（Sparse Attention）在UNet中的应用与优化策略

引言

在深度学习领域，特别是计算机视觉任务中，注意力机制已成为提升模型性能的重要工具。传统的注意力机制虽然有效，但计算复杂度高，难以应用于大规模场景。稀疏注意力(Sparse Attention)机制通过引入稀疏性，在保持模型性能的同时显著降低了计算开销。本文将详细探讨稀疏注意力机制的原理，并分析其在UNet架构中的具体实现。

一、注意力机制概述

1.1 注意力机制的基本概念

注意力机制的核心思想是让模型能够"关注"输入数据中最相关的部分，类似于人类视觉系统的选择性注意特性。在卷积神经网络(CNN)中，注意力通常表现为对特征图不同通道或空间位置的加权。

1.2 通道注意力与空间注意力

现代注意力机制通常包含两个主要组件：

1. 通道注意力(Channel Attention)：学习不同特征通道的重要性权重

2. 空间注意力(Spatial Attention)：学习特征图不同空间位置的重要性权重

这两种注意力可以单独使用，也可以组