senet注意力机制 pytorch

SEblock是一个用于实现Squeeze and Excitation（SE）注意力机制的PyTorch模块。SEblock可以作为一个即插即用的模块，可以添加到任意特征层后。在原文中，SEblock被用于Inception Module和Residual Module中。SEblock的主要作用是通过自适应平均池化、卷积和激活函数等操作，计算出每个通道的重要性权重，并将这些权重与输入的特征图相乘，以增强模型对重要特征的关注。具体实现中，SEblock包含了一个自适应平均池化层、两个1x1卷积层和一个Sigmoid激活函数。其中，自适应平均池化层用于将输入的特征图降维到1x1大小，然后通过两个1x1卷积层将通道数调整为原始通道数的1/16，最后通过Sigmoid激活函数将输出压缩到(0,1)范围内。在前向传播过程中，SEblock根据计算得到的权重与输入的特征图相乘，得到加权后的特征图作为输出。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [SENet注意力机制——pytorch实现](https://blog.csdn.net/Peach_____/article/details/128677412)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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