Sequeeze-and-Excitation(SE) block结构是什么样的

Sequeeze-and-Excitation (SE) block 是一种在卷积神经网络 (CNN) 中使用的模块，其目的是通过调整通道之间的相对权重，提升网络的泛化能力和性能。

SE block 的结构主要包括以下三部分：

1. Squeeze 操作：通过使用全局平均池化层将输入的特征图求平均值，从而得到一个输入通道数量级较小的特征向量。

2. Excitation 操作：将 Squeeze 操作得到的特征向量作为输入，通过一个多层感知机 (MLP) 进行非线性变换，从而得到一个输入通道数量级较小的激活向量。

3. Scale 操作：将 Squeeze 操作得到的特征图与 Excitation 操作得到的激活向量进行对应元素相乘，从而得到最终的输出特征图。

总的来说，SE block 可以通过学习输入特征图的通道间相关性，来调整每个通道的重要性，并将这些调整应用到最终的特征图中。