SE 通道注意力机制介绍

SE（Squeeze-and-Excitation）通道注意力机制是一种用于增强卷积神经网络（CNN）中通道间信息交互的注意力机制。它于2018年由Jie Hu等人在论文"Squeeze-and-Excitation Networks"中提出。

在传统的CNN架构中，通常使用全局平均池化或全连接层来学习通道间的关系。而SE通道注意力机制通过自适应地学习每个通道的重要性权重，来调整输入特征图中每个通道的激活值。

SE通道注意力机制包含两个主要步骤：压缩（Squeeze）和激励（Excitation）。在压缩阶段，通过全局平均池化操作，将输入特征图的每个通道的特征进行压缩成一个标量值。在激励阶段，使用全连接层或卷积层来学习每个通道的权重系数，并将这些权重应用于输入特征图上。最后，将调整后的特征图与原始特征图相乘，得到加强了重要通道信息的特征图。

通过引入SE通道注意力机制，CNN可以自动地学习到每个通道的重要性，并增强重要通道的表达能力，抑制不重要通道的干扰。这有助于提高网络的表达能力和性能。SE通道注意力机制在图像分类、目标检测和图像分割等任务中被广泛应用，并取得了显著的性能提升。