se-resnet的结构图

抱歉，作为一个语言模型，我无法展示图片，但是我可以为您提供se-resnet的结构说明。

se-resnet是一种卷积神经网络结构，是在ResNet架构的基础上加入了SE块。SE块是一种注意力机制，通过学习每个通道的重要性，使得网络可以更加关注重要的特征，增强了网络的能力。se-resnet包括多个block，每个block包含若干个卷积层和归一化和激活层，以及一个SE块。

具体来说，每个block有两个分支，一个是shortcut分支，一个是convolution分支。shortcut分支用于解决梯度消失的问题，使得网络可以更加容易地训练。convolution分支则包含多个卷积层，其中每个卷积层都包含一个SE块。SE块本身由两个全连接层和一个sigmoid激活函数组成，它的输出是一个channel-wise的权重向量，它用于对convolution分支中的每个通道赋予不同的权重。最后，shortcut分支和convolution分支被相加，并通过激活函数进行非线性变换，生成block的输出。整个se-resnet网络具有很强的特征表达能力，可以在许多计算机视觉任务中取得很好的效果。

相关问题

se-resnet pytroch

SE-ResNet是PyTorch中的一种卷积神经网络模型，其本质是ResNet与SENet的结合。ResNet，全称为残差网络，是一种具有很深的层数的卷积神经网络结构，其中引入了残差学习，可以缓解由于网络深度导致的梯度消失和梯度爆炸问题。SENet，全称为Squeeze-Excitation网络，是一种轻量化模型，其主要优点是引入了注意力机制，可以使网络更加关注重要的特征信息，在减少参数量的同时提升网络性能。

SE-ResNet是在ResNet的基础上引入SENET的注意力机制，其主要思想是在特征图上进行通道化的自适应特征重要性学习，对每个通道进一步限制和平衡其权重影响，以提高神经网络的特征表达能力。在这个模型中，残差单元接受输入后，先经过一层SE模块，其中包含一个squeeze操作和一个excitation操作，用于自适应地学习通道权重。然后，在经过具有恒等映射的快捷连接之前，再添加一个1x1的卷积层，用于进一步融合通道级的特征重要性。

SE-ResNet是一种非常有效的卷积神经网络模型，具有较高的性能表现，特别是在分类、检测和分割等任务的应用中都取得了非常好的效果。其优点主要是能够有效处理大规模数据和高维特征，同时还能减少网络参数和计算量，使得模型更加轻量化和高效化。同时，PyTorch作为一种非常受欢迎的深度学习框架，提供了丰富的工具和资源，使得该模型的实现和使用变得更加容易和便捷。

se-resnet18

SE-ResNet18是一种基于残差网络（ResNet）和Squeeze-and-Excitation（SE）模块的网络架构。它是对ResNet18进行改进，引入了SE模块来增强网络的表示能力。

在SE-ResNet18中，SE模块用于调整通道的重要性，以提高网络对输入的建模能力。SE模块包含两个关键步骤：squeeze和excitation。在squeeze步骤中，全局平均池化操作被用于将每个通道的特征图转化为一个标量。在excitation步骤中，通过使用多层感知机（MLP）来学习每个通道的权重，然后将这些权重应用到特征图上，以产生具有更强表示能力的特征。

相比于传统的ResNet18，在保持网络结构相对简单的情况下，SE-ResNet18通过引入SE模块显著提升了网络性能。它在多个计算机视觉任务中都取得了很好的性能，如图像分类、目标检测和语义分割等任务。