没太理解你画的这个结构图，能画的更清晰一点吗？

<think>好的，用户需要更详细清晰的模型结构图，特别是PPA模块、LocalGlobalAttention模块的连接方式。首先，我得回顾之前的引用内容，确保结构正确。根据引用1，编码器有PPA模块和最大池化层，解码器用PPA和CT层，中间是MDCR，跳跃连接用DASI模块。引用2和3提到MDCR用了不同膨胀率的深度可分离卷积，DASI模块用于特征融合。 用户可能对各个模块的具体结构不太清楚，比如PPA如何并行处理不同尺度的特征，或者LocalGlobalAttention的工作机制。需要明确说明模块之间的数据流向，比如编码器的PPA处理后经过池化，再进入MDCR，然后解码器通过CT层上采样，并与编码器的特征通过DASI融合。 还需要注意用户提到代码中的模块定义，比如HCFNetblocks.py中的内容，可能需要指出代码中对应部分的结构。可能需要分步骤描述模型架构，从输入开始，逐层说明模块的作用和连接方式，特别是跳跃连接中DASI如何整合不同层次的特征。 此外，用户可能需要结构图来辅助理解，但这里只能文字描述，所以需要用清晰的层次结构，如使用箭头表示数据流，模块名称加粗，参数细节用项目符号列出。最后，生成的相关问题需要围绕模块设计、替代方案、膨胀率影响和特征融合策略，这些都是用户可能进一步感兴趣的方面。</think>根据网络结构描述和代码实现，我将以层级结构说明模型架构并解析关键模块的交互关系： ### 网络架构层级流程图 ``` 输入图像 ↓ [编码器阶段] ├─ PPA模块 (通道数C1) → 最大池化 → 特征图F1 │ ├─ 局部特征提取分支 │ └─ 全局注意力分支 ↓ ├─ PPA模块 (通道数C2) → 最大池化 → 特征图F2 ↓ [MDCR中间层] ├─ 深度可分离卷积(膨胀率r=2) ├─ 深度可分离卷积(膨胀率r=4) └─ 深度可分离卷积(膨胀率r=6) → 特征融合 → 中间特征Fm ↓ [解码器阶段] ├─ CT层(上采样) → PPA模块 → 与F2经DASI融合 → 特征图D1 ↓ ├─ CT层(上采样) → PPA模块 → 与F1经DASI融合 → 特征图D2 ↓ 输出层(分类/检测头) ``` ### 关键模块结构说明 **1. PPA模块（并行补丁感知注意力）** ```python class PPA(nn.Module): def __init__(self, in_c): super().__init__() # 局部特征分支 self.local_branch = nn.Sequential( DepthwiseConv(in_c), # 深度卷积 nn.GELU(), nn.Conv2d(in_c, in_c//2, 1) ) # 全局注意力分支 self.global_branch = LocalGlobalAttention(in_c) def forward(self, x): local = self.local_branch(x) global_att = self.global_branch(x) return torch.cat([local, global_att], dim=1) ``` **2. LocalGlobalAttention工作机制** - 局部上下文建模：3×3深度卷积捕获邻域特征 - 全局关系建模：通过空间压缩生成通道注意力图 - 特征融合公式： $$F_{out} = \sigma(Conv(GAP(F))) \otimes F + DWConv(F)$$ 其中GAP表示全局平均池化，$\otimes$为元素相乘[^1] **3. DASI模块的跨层连接** ```python class DASI(nn.Module): def __init__(self, low_dim, high_dim): super().__init__() self.dim_align = nn.Conv2d(low_dim, high_dim, 1) self.channel_att = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(high_dim, high_dim//8, 1), nn.GELU(), nn.Conv2d(high_dim//8, high_dim, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, low, high): aligned = self.dim_align(low) att = self.channel_att(aligned + high) return att * high + aligned ``` ### 模块连接特征维度变化 | 阶段 | 操作 | 输入维度(C×H×W) | 输出维度 | |------------|---------------------|----------------|-------------| | 编码器第一层 | PPA + 池化 | 3×640×640 | 32×320×320 | | MDCR中间层 | 多膨胀卷积融合 | 256×40×40 | 512×40×40 | | 解码器第一层 | CT上采样 + DASI融合 | 512×40×40 | 256×80×80 |