densenet 怎么加注意力模块

可以在DenseNet的每个密集块（Dense Block）中添加注意力模块。下面是一种常用的方法：

1.在每个密集块的末尾添加一个注意力模块，该模块可以在通道维度上对特征图进行加权。

2.首先，将密集块的输出特征图传递给一个全局平均池化层，将每个通道的平均值作为其重要性的度量。

3.然后，将平均池化的输出传递给两个全连接层，分别用于学习一个通道的权重系数和偏置项。

4.使用Sigmoid函数将权重系数归一化到0到1之间，以便用于加权特征图。

5.将权重系数应用于特征图上的每个通道，以获得加权特征图。

6.将加权特征图与原始特征图相加，以获得注意力增强的特征图。

下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class AttentionModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, reduction_ratio=16):
        super(AttentionModule, self).__init__()

        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc1 = nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction_ratio)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc2 = nn.Linear(in_channels // reduction_ratio, in_channels)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        y = self.avg_pool(x).view(x.size(0), -1)
        y = self.fc1(y)
        y = self.relu(y)
        y = self.fc2(y)
        y = self.sigmoid(y).view(x.size(0), x.size(1), 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)

class DenseNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(DenseNet, self).__init__()

        # define the layers
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512, num_classes)

        # define the dense blocks
        self.dense1 = self._make_dense_block(64, 6)
        self.attention1 = AttentionModule(256)
        self.dense2 = self._make_dense_block(128, 12)
        self.attention2 = AttentionModule(512)
        self.dense3 = self._make_dense_block(256, 24)
        self.attention3 = AttentionModule(1024)
        self.dense4 = self._make_dense_block(512, 16)

    def _make_dense_block(self, in_channels, num_layers):
        layers = []
        for i in range(num_layers):
            layers.append(Bottleneck(in_channels, growth_rate=32))
            in_channels += 32
        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dense1(x)
        x = self.attention1(x)
        x = self.dense2(x)
        x = self.attention2(x)
        x = self.dense3(x)
        x = self.attention3(x)
        x = self.dense4(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

在这个实现中，我们在每个密集块后添加了注意力模块。这里使用的是Bottleneck块，它具有更少的参数，可以减少网络的复杂度。注意力模块使用两个全连接层进行权重学习，并使用Sigmoid函数将权重归一化到0到1之间。最后，将权重应用于特征图上的每个通道，以获得加权特征图。最后，将加权特征图与原始特征图相加，以获得注意力增强的特征图。