slowfast中加eca注意力机制代码

以下是将 ECA 注意力机制应用于 SlowFast 模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class ECANet(nn.Module):
    def __init__(self, channel, gamma=2, b=1):
        super(ECANet, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool3d(1)
        self.conv_du = nn.Sequential(
            nn.Conv3d(channel, channel // b, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv3d(channel // b, channel, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
            nn.Sigmoid()
        )
        self.gamma = gamma

    def forward(self, x):
        b, c, t, h, w = x.size()
        y = self.avg_pool(x)
        y = self.conv_du(y)
        y = x * y

        return self.gamma * y + x


class SlowFast(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SlowFast, self).__init__()
        # Slow pathway
        self.slow_conv = nn.Conv3d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        # Fast pathway
        self.fast_conv = nn.Conv3d(in_channels=3, out_channels=8, kernel_size=1, stride=1)

        # ECA attention
        self.eca_slow = ECANet(channel=64)
        self.eca_fast = ECANet(channel=8)

    def forward(self, x):
        # Slow pathway
        slow_out = self.slow_conv(x)
        slow_out = self.eca_slow(slow_out)

        # Fast pathway
        fast_out = self.fast_conv(x)
        fast_out = self.eca_fast(fast_out)

        # Combine slow and fast pathways
        out = torch.cat((slow_out, fast_out), dim=2)

        return out

在上面的代码中，`ECANet` 是实现 ECA 注意力机制的模块，它被应用于 SlowFast 模型中的 Slow 和 Fast 路径。`SlowFast` 类定义了整个 SlowFast 模型，其中包括 Slow 和 Fast 路径的卷积层以及应用了 ECA 注意力机制的模块。在 `forward` 方法中，首先将输入数据通过 Slow 和 Fast 路径的卷积层，然后分别将输出应用 ECA 注意力机制，最后将 Slow 和 Fast 路径的结果在时间维度上进行拼接。

请注意，上述代码仅为示例，具体的模型架构和参数设置可能需要根据具体任务进行调整和优化。