SE注意力机制的详细介绍

SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制是一种用于增强神经网络的注意力机制。它源于2018年发表在CVPR上的一篇论文，作者提出了一种新的注意力机制，可以在不增加网络参数的情况下提高网络的表现。

SE注意力机制的核心思想是通过学习对不同特征图的重要性进行加权，从而增强网络对重要特征的关注。具体地，SE注意力机制包括两个步骤：

1. Squeeze：对于输入的特征图，先进行全局池化操作，将每个通道的特征压缩成一个标量，即进行通道维度的压缩。

2. Excitation：对于每个通道，引入两个全连接层，其中一个全连接层将上一步的标量作为输入，另一个全连接层将其输出作为权重，对原始的特征图进行加权求和，即进行通道维度的激励。

通过这样的方式，SE注意力机制可以让网络更加聚焦于重要的特征，同时减少对不重要特征的关注，从而提高了网络的表现。