SEPlain注意力机制
时间: 2024-08-13 13:00:54 浏览: 39
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SE(Squeeze-and-Excitation,squeeze-and-excitation) Plain注意力机制是一种用于深度学习模型中的自适应加权技术,它起源于图像识别领域。SE Plain通常应用于卷积神经网络(CNN),特别是在每个卷积层之后。它的核心思想是通过对输入特征图进行全局平均池化(squeeze)得到低维表示,然后通过一个全连接层(excitation)生成一个通道权重向量,再将这个向量乘回原始特征图上,以此强调重要特征并抑制不重要的特征。
SE Plain注意力机制简化了原有的SE块设计,去掉了复杂的膨胀路径,使得计算效率有所提升,同时保持了对特征通道之间依赖性的捕捉能力。这种方法有助于提高模型在各种视觉任务上的性能,并已被广泛地应用到诸如图像分类、目标检测等领域。
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