将ECA注意力机制应用在视频行为识别中,并将通道注意力改为时间注意力代码
时间: 2024-04-19 14:24:54 浏览: 21
ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制是一种轻量级的注意力机制,可以应用于视频行为识别中。在视频行为识别中,我们可以将ECA注意力机制应用于时间维度,以捕捉视频序列中不同时间步的重要信息。
以下是将通道注意力改为时间注意力的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class TemporalAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, reduction=16):
super(TemporalAttention, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool3d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(in_channels // reduction, in_channels),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
b, c, t, h, w = x.size()
x = x.view(b, c, -1) # reshape tensor to (b, c, t*h*w)
x = x.transpose(1, 2) # transpose tensor to (b, t*h*w, c)
y = self.avg_pool(x).squeeze(-1) # global average pooling
y = self.fc(y) # channel attention
y = y.unsqueeze(-1) # reshape tensor to (b, t*h*w, 1)
y = y.transpose(1, 2) # transpose tensor to (b, 1, t*h*w)
out = x * y # apply attention
out = out.transpose(1, 2) # transpose tensor to (b, t*h*w, c)
out = out.view(b, c, t, h, w) # reshape tensor back to (b, c, t, h, w)
return out
```
在上面的代码中,我们定义了一个名为TemporalAttention的类,它继承自nn.Module。在初始化方法中,我们首先使用AdaptiveAvgPool3d将输入的时间维度进行全局平均池化,然后通过全连接层来计算时间注意力权重。最后,我们将时间注意力权重应用于输入张量,得到加权后的输出。
请注意,这只是一个示例代码,具体的应用场景可能需要根据实际情况进行调整和修改。
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