SE注意力机制加在哪
时间: 2023-12-12 21:36:11 浏览: 34
SE注意力机制是一种常用的注意力机制,可以应用于图像处理中。它的作用是对输入的特征图进行加权,以提高模型的性能。SE注意力机制可以应用于卷积神经网络(CNN)的各个层次,包括卷积层、残差块和全连接层等。在卷积层中,SE注意力机制可以应用于通道维度,以提高不同通道之间的关联性。在残差块中,SE注意力机制可以应用于残差块的输出,以提高不同通道之间的关联性。在全连接层中,SE注意力机制可以应用于特征向量的维度,以提高不同特征之间的关联性。
以下是一个使用SE注意力机制的卷积神经网络的例子:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, GlobalAveragePooling2D, Dense, Reshape, Multiply, Add
def se_block(input_tensor, compress_rate=16):
# 计算通道数
channel = input_tensor.shape[-1]
# 压缩通道数
x = GlobalAveragePooling2D()(input_tensor)
x = Dense(channel // compress_rate, activation='relu')(x)
x = Dense(channel, activation='sigmoid')(x)
# 重塑张量
x = Reshape((1, 1, channel))(x)
# 加权
x = Multiply()([input_tensor, x])
# 加上残差
x = Add()([input_tensor, x])
return x
def se_resnet(input_shape=(224, 224, 3), num_classes=1000):
# 输入层
inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)
# 卷积层
x = Conv2D(64, (7, 7), strides=(2, 2), padding='same', activation='relu')(inputs)
# 残差块
x = se_block(x)
x = se_block(x)
x = se_block(x)
# 全局平均池化层
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
# 输出层
outputs = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
# 创建模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
return model
# 创建模型
model = se_resnet()
# 打印模型结构
model.summary()
```