在mini_xception中添加se模块
时间: 2024-02-01 17:15:03 浏览: 37
在Mini-Xception模型中添加SE模块,可以通过在每个Conv2D层之后添加SE块来实现。SE块由两个步骤组成:squeeze和excitation。squeeze操作是一个全局平均池化层,用于将特征图压缩为一个向量。excitation操作是一个全连接层,用于学习每个通道的重要性权重。最后,将excitation操作的输出通过sigmoid函数激活,以便将权重缩放在0和1之间。
以下是在Mini-Xception模型中添加SE块的代码示例:
```python
from keras.layers import GlobalAveragePooling2D, Reshape, Dense, multiply
def squeeze_excite_block(input):
# 获取特征图的通道维度
filters = input._keras_shape[-1]
# Squeeze操作
se = GlobalAveragePooling2D()(input)
se = Reshape((1, filters))(se)
se = Dense(filters // 16, activation='relu', kernel_initializer='he_normal', use_bias=True)(se)
se = Dense(filters, activation='sigmoid', kernel_initializer='he_normal', use_bias=True)(se)
# Excitation操作
x = multiply([input, se])
return x
```
然后,您可以将此SE块添加到Mini-Xception模型的每个Conv2D层之后,如下所示:
```python
from keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, AveragePooling2D, concatenate
def mini_xception(input_shape, num_classes):
# 输入层
inputs = Input(shape=input_shape)
# 第一个卷积块
x = Conv2D(8, (3, 3), strides=(1, 1), use_bias=False, padding='same')(inputs)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = squeeze_excite_block(x) # 添加SE块
x = Conv2D(8, (3, 3), strides=(1, 1), use_bias=False, padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = squeeze_excite_block(x) # 添加SE块
# ...
# 最后一个卷积块
x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), use_bias=False, padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = squeeze_excite_block(x) # 添加SE块
x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), use_bias=False, padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = squeeze_excite_block(x) # 添加SE块
# 分类器
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
outputs = Dense(num_classes, activation='softmax', kernel_initializer='he_normal')(x)
# 创建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
return model
```
这样,您就可以使用上述代码在Mini-Xception模型中添加SE块,从而提高模型的性能。
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