详细介绍一下se注意力机制

SE注意力机制是一种基于特征通道的注意力机制，用于加强网络对不同特征通道的关注度，从而提高网络的性能。它的全称为“Squeeze-and-Excitation Attention”。

SE注意力机制最初是在2018年提出的，其核心思想是通过学习一个表示通道间关系的注意力权重向量，将通道间的信息进行重新分配，从而增强网络对重要特征通道的关注度。

具体地，SE注意力机制包括两个步骤：

1. Squeeze：通过一个全局平均池化层（Global Average Pooling），将每个通道的特征图压缩成一个标量值，得到一个全局特征描述符。

2. Excitation：通过一个全连接层（Fully Connected Layer）将全局特征描述符映射成一个权重向量，该权重向量表示每个通道的重要性，然后再通过一个激活函数（如sigmoid函数）对权重向量进行归一化，得到注意力权重向量。

最后，将注意力权重向量乘以原始特征图，得到加权后的特征图，从而实现通道特征的重新分配。

SE注意力机制在许多计算机视觉任务中都取得了很好的效果，如图像分类、目标检测和图像分割等。它可以帮助网络更好地学习到数据中的重要特征，从而提高网络的性能。