SE resnet152

### SE-ResNet152 模型结构

SE-ResNet152 是一种改进版的 ResNet 架构，加入了 Squeeze-and-Excitation (SE) 块以增强网络性能。这种架构不仅保留了原始 ResNet 的优点，在更深更复杂的网络中也表现出更好的效果[^1]。

#### 主要特点：

- **Squeeze 和 Excitation 机制**：该模块能够自适应地重新校准通道之间的关系，使得模型可以学习到不同特征的重要性并进行加权调整。

- **残差连接**：继承自标准 ResNet 设计，允许信息绕过某些层传递，从而缓解梯度消失问题，并有助于训练非常深的神经网络。

具体来说，对于每一组卷积操作后的输出特征图，会先经过全局平均池化（squeeze），再通过两个全连接层（excitation）生成权重向量，最后将这些权重乘回原来的特征图上完成重标定过程[^3]。

### 实现代码

以下是 Python 中基于 PyTorch 框架的一个简单版本 SE-ResNet152 的构建方式：

import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet


class SELayer(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(SELayer, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)


def se_resnet152(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    model = resnet.ResNet(resnet.Bottleneck, [3, 8, 36, 3], **kwargs)

    for name, module in model.named_children():
        if "layer" not in name:
            continue
        for n, m in module.named_modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d) and m.out_channels != m.in_channels or \
               isinstance(m, nn.BatchNorm2d):                
                setattr(module, n, nn.Sequential(*list(m.children()), SELayer(m.out_channels)))

    if pretrained:
        state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls['resnet152'], progress=progress)
        model.load_state_dict(state_dict, strict=False)

    return model

这段代码定义了一个 `SELayer` 类用于创建 SE 单元，并修改官方提供的 `resnet152()` 函数来插入这些单元到每一个瓶颈块之后的位置。

### 应用案例

SE-ResNet152 已经被广泛应用于各种计算机视觉任务当中，特别是在那些需要高精度识别能力的任务里表现尤为突出。例如，在医学影像分析领域，利用 SE-ResNet 进行疾病诊断；在自动驾驶汽车项目中作为目标检测组件的一部分；以及在大规模物体分类竞赛 ImageNet 上取得优异成绩等场景都证明了其有效性。