channel-wise卷积

时间: 2023-10-11 07:06:22 浏览: 366
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ME-CapsNet- A Multi-Enhanced Capsule Networks.pdf

channel-wise卷积是指在卷积神经网络中，对于每一个通道（channel）分别进行卷积操作的一种方式。通常情况下，卷积核是同时作用于所有通道的，而channel-wise卷积则是针对每个通道单独进行卷积操作，即每个通道都有一个独立的卷积核。这样做的好处是可以增加模型的非线性表达能力，从而提高模型的性能和泛化能力。另外，channel-wise卷积也可以用于减少模型的参数量，因为每个通道只需要一个卷积核即可，而不是像普通卷积一样需要多个卷积核。
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class SqueezeExcitation(nn.Module): """ adaptively recalibrates channel-wise feature responses by explicitly modelling interdependencies between channels. See: https://arxiv.org/abs/1709.01507 """ def __init__(self, channels, reduction=8): super().__init__() reduced = int(math.ceil(channels / reduction)) self.squeeze = nn.Conv2d(channels, reduced, 1) self.excite = nn.Conv2d(reduced, channels, 1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): y = F.avg_pool2d(x, x.shape[2:]) y = self.relu(self.squeeze(y)) y = torch.sigmoid(self.excite(y)) return x * y def WithSE(conv_block, reduction=8): def make_block(c_in, c_out, **kwargs): return nn.Sequential( conv_block(c_in, c_out, **kwargs), SqueezeExcitation(c_out, reduction=reduction) ) make_block.__name__ = f"WithSE({conv_block.__name__})" return make_block是什么意思

这段代码定义了一个名为 SqueezeExcitation 的自定义模块，用于实现通道注意力机制（Channel Attention）。 具体的实现如下： 1. SqueezeExcitation 类继承自 nn.Module，表示这是一个 PyTorch 模块。 2. ...

out = self.dropout(self.p_relu(self.bn(self.point_wise_conv(self.channel_wise_conv(x)))))

1. self.channel_wise_conv(x)：对输入 x 进行通道维度上的卷积操作，也就是在每个通道内分别进行卷积运算，得到一个新的特征图。 2. self.point_wise_conv()：对上一步得到的特征图进行逐点卷积，也就是使用...

out = self.bn(self.point_wise_conv(self.channel_wise_conv(self.dropout(self.p_relu(x)))))代码意义

2. self.channel_wise_conv：进行一维卷积操作，对每个输入通道进行卷积操作，这个操作被称为通道卷积。 3. self.point_wise_conv：进行一维卷积操作，对每个时间步进行卷积操作，这个操作被称为点卷积。 4. self....

out = self.dropout(self.p_relu(self.bn(self.point_wise_conv(self.channel_wise_conv(x)))))代码意义

1. self.channel_wise_conv(x)：对输入的 x 进行通道维度上的卷积操作，也被称为深度卷积或逐通道卷积。这里的卷积核是一个 1x1 的矩阵，相当于对每个通道进行全连接操作。 2. self.point_wise_conv()：对第一...

def mhsa_block(input_layer, input_channel): # W, H = 25, 25 W, H = int(input_layer.shape[1]), int(input_layer.shape[2]) # From 2-D to Sequence: WxHxd -> W*Hxd (e.g., 25x25x512 -> 1x625x512) conv = Reshape((1, W*H, input_channel))(input_layer) # Position Encoding: 1x625x512 -> 1x625x512 pos_encoding = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Element-wise Sum: 1x625x512 conv = Add()([conv, pos_encoding]) # Query: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_q = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Key: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_k = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Value: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_v = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Transposed Key: 1x512x612 conv_k = Permute(dims=(1, 3, 2))(conv_k) # Content-content: Query * Key_T --> 1x625x625 conv = Dot(axes=(3,2))([conv_q, conv_k]) conv = Reshape((1, W*H, W*H))(conv) # Softmax --> 1x625x625 conv = Softmax()(conv) # Output: Dot(1x625x625, 1x625x512) --> 1x625x512 conv = Dot(axes=(3,2))([conv, conv_v]) # From Sequence to 2-D conv = Reshape((W, H, input_channel))(conv) return conv 代码解释

接下来，该函数对序列进行一系列操作，包括位置编码、查询、键、值的卷积以及转置等，最后得到一个形状为 (1, height*width, input_channel) 的张量。 最后，该函数将这个序列转化回二维形状，即将形状为 (1, ...

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