在pytorch版本的deeplabv3plus加入SE注意力模块应该如何修改

在PyTorch版本的DeepLabv3+中加入SE注意力模块，需要对模型的代码进行修改。

首先，在`deeplabv3plus.py`中，我们需要导入SE注意力模块的代码：

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

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, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
            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)

然后，在`decoder.py`中，对于每个解码器模块，我们需要在`forward`函数中加入SE注意力模块的代码。例如，在`ASPP`模块中，我们可以这样修改代码：

class ASPPConv(nn.Sequential):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, dilation):
        modules = [
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=dilation, dilation=dilation, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU(inplace=True),
            SELayer(out_channels) # 加入SE注意力模块
        ]
        super(ASPPConv, self).__init__(*modules)

同样地，我们可以在其他解码器模块中加入SE注意力模块的代码。

最后，在`deeplabv3plus.py`中，我们需要修改`forward`函数的代码，以便在每个解码器模块中调用加入SE注意力模块的函数。例如：

def forward(self, x):
    # Encoder
    x, low_level_feat = self.backbone(x)

    # ASPP
    x1 = self.aspp(x)

    # Decoder
    x2 = self.decoder(x, low_level_feat)
    # 加入SE注意力模块
    x2 = self.se(x2)

    # Final Classification
    x = self.final_conv(torch.cat([x1, x2], dim=1))

    return F.interpolate(x, size=input_shape, mode='bilinear', align_corners=False)

这样，我们就成功地在PyTorch版本的DeepLabv3+中加入了SE注意力模块。