在deeplabv3plus加入SE注意力模块应该如何修改
时间: 2023-12-06 20:04:45 浏览: 114
要在deeplabv3plus中加入SE注意力模块,需要进行以下步骤:
1. 在tensorflow/models/research/deeplab/core/attention_module.py中定义SE注意力模块的代码实现。可以参考SE-Net论文中的实现方式,定义SE模块的计算过程,包括squeeze、excitation和scale三个步骤。
2. 在tensorflow/models/research/deeplab/core/feature_extractor.py中修改Backbone网络的定义。在定义网络的过程中,需要将SE注意力模块加入到ResNet模块中,以实现在特征提取阶段应用SE注意力模块。
3. 在tensorflow/models/research/deeplab/core/utils.py中修改模型参数的定义,增加SE注意力模块的超参数,包括squeeze ratio和excitation ratio等。
4. 在训练过程中,可以在tensorflow/models/research/deeplab/train.py中添加对SE注意力模块的支持,以便在训练模型时使用SE模块对特征进行加权。
5. 在评估过程中,可以在tensorflow/models/research/deeplab/eval.py中添加对SE注意力模块的支持,以便在评估模型时使用SE模块对特征进行加权。
需要注意的是,加入SE注意力模块可能会增加模型的计算量和参数量,因此需要在计算资源和模型大小之间进行权衡。此外,还需要根据具体场景和数据集的需求进行调整和优化,以获得更好的性能表现。
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