给出空间注意力代码
时间: 2023-08-06 12:27:08 浏览: 68
以下是一个简单的空间注意力模块的PyTorch代码实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SpatialAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_channels):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 8, kernel_size=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels // 8, 1, kernel_size=1)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
# Compute channel-wise mean and max
avg_pool = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
max_pool, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
# Concatenate mean and max and apply convolutions
x = torch.cat([avg_pool, max_pool], dim=1)
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
# Apply sigmoid activation and multiply with input
x = self.sigmoid(x)
x = x * x
return x
```
在这个实现中,我们首先计算输入张量 $x$ 中每个通道的平均值和最大值。然后,我们将平均值和最大值沿通道维度拼接在一起,并将拼接后的张量输入两个 $1 \times 1$ 的卷积层中。最后,我们将输出张量通过sigmoid激活函数,并将其与输入张量相乘,得到注意力加权的输出张量。
使用这个空间注意力模块,我们可以在任何神经网络中集成注意力机制,以增强模型对不同区域的关注程度。
相关推荐
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)