simam注意力机制代码
时间: 2023-10-04 12:08:12 浏览: 57
simam注意力机制的代码如下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SimAM_module(nn.Module):
def __init__(self, channels=None, e_lambda=1e-4):
super(SimAM_module, self).__init__()
self.activation = nn.Sigmoid()
self.e_lambda = e_lambda
def __repr__(self):
s = self.__class__.__name__ + '('
s += 'lambda=%f)' % self.e_lambda
return s
@staticmethod
def get_module_name():
return "simam"
def forward(self, x):
b, c, h, w = x.size()
n = w * h - 1
x_minus_mu_square = (x - x.mean(dim=[2,3], keepdim=True)).pow(2)
y = x_minus_mu_square / (4 * (x_minus_mu_square.sum(dim=[2,3], keepdim=True) / n + self.e_lambda ** 0.5))
return x * self.activation(y)
```
这段代码实现了simam注意力机制。它包含一个SimAM_module类,该类继承自nn.Module,并重写了forward方法来实现前向传播。在forward方法中,通过计算输入张量x的均值以及x与均值的差的平方,然后根据一系列操作计算得到注意力系数y,最后将y与输入张量x进行乘法操作得到最终的输出。