EffectiveSEModule
时间: 2024-01-11 14:22:06 浏览: 18
EffectiveSEModule是一种插即用的注意力模块,它是基于SE(Squeeze and Extraction)模块改进而来的。与SE模块相比,EffectiveSEModule只使用一个全连接层,避免了通道信息的损失。
以下是一个使用EffectiveSEModule的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class EffectiveSEModule(nn.Module):
def __init__(self, channels, reduction=16):
super(EffectiveSEModule, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(channels, channels // reduction, bias=False),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(channels // reduction, channels, 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)
```
在上述代码中,EffectiveSEModule类接受两个参数:channels表示输入特征的通道数,reduction表示通道数的缩小比例。在forward方法中,首先使用自适应平均池化层对输入特征进行池化,然后通过全连接层计算通道注意力权重,最后将输入特征与注意力权重相乘得到加权后的特征。
使用EffectiveSEModule时,只需将其作为模型的一部分添加到网络中即可。例如,可以将EffectiveSEModule应用于卷积层的输出特征:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.eff_se = EffectiveSEModule(64)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.eff_se(x)
return x
```
这样,模型就会在卷积层的输出特征上应用EffectiveSEModule。