改写:首先,将输入的特征input的大小表示为H x W x C,其中C表示通道数。接着进行一个空间的全局平均池化,即对每个通道的所有元素取平均值,得到C个标量。将这些标量组成一个1 x 1 x C的输出。接下来,将这个输出送入两层全连接神经网络,同时保持size不变。然后,将输出通过一个Sigmoid函数得到C个0~1之间的权重Mc,格式为1 x 1 x C。这些权重对应于C个通道各自的权重。最后,将这些权重与输入特征的对应通道的每个元素相乘,得到输出feature map,其大小与输入特征input相同。
时间: 2023-06-25 15:03:25 浏览: 58
描述:首先,我们对输入的特征input进行大小表示,其中H x W x C分别表示高度、宽度和通道数。接着,我们进行一个空间的全局平均池化操作,对每个通道的所有元素取平均值,得到C个标量。这些标量组成一个1 x 1 x C的输出。接下来,我们将该输出送入两层全连接神经网络,同时保持size不变。然后,我们将输出通过一个Sigmoid函数,得到C个权重Mc,每个权重都在0~1之间,格式为1 x 1 x C。这些权重对应于C个通道各自的权重。最后,我们将这些权重与输入特征的对应通道的每个元素相乘,得到输出feature map,其大小与输入特征input相同。
相关问题
改写:输入input是一个H x W x C 的特征,共C个通道,然后进行一个空间的全局平均池化,每个通道得到一个标量,输出为 1 x 1 x C , 然后再送入两层的全连接神经网络,同时保持size不变,然后再通过一个Sigmoid函数得到C个0~1之间的权重Mc,格式为1 x 1 x C,作为C个通道各自的权重,然后Mc x input得到输出feature map(对应通道的每个元素与权重分别相乘)。
首先,将输入的特征input的大小表示为H x W x C,其中C表示通道数。接着进行一个空间的全局平均池化,即对每个通道的所有元素取平均值,得到C个标量。将这些标量组成一个1 x 1 x C的输出。接下来,将这个输出送入两层全连接神经网络,同时保持size不变。然后,将输出通过一个Sigmoid函数得到C个0~1之间的权重Mc,格式为1 x 1 x C。这些权重对应于C个通道各自的权重。最后,将这些权重与输入特征的对应通道的每个元素相乘,得到输出feature map,其大小与输入特征input相同。
将两个input命令改写为一个
你可以使用一个input命令来接收多个输入值,然后在代码中使用split()方法将输入值分隔开。例如:
```
user_input = input("请输入两个值,以空格分隔:")
input_list = user_input.split()
value1 = input_list[0]
value2 = input_list[1]
```
在这个例子中,用户会被提示输入两个值,然后用空格分隔这两个值。程序会将这个输入值分隔开,并将其存储到一个列表中。然后,你可以使用列表中的元素来分别赋值给两个变量value1和value2。
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