代码编织梦想


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摘要

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理论介绍

SE 注意力机制是一种提升卷积神经网络(CNN)性能的模块,SE更关注重要的特征图,增强了网络的表现,同时仅增加了较少的参数。SE 机制包含两个主要步骤:

  • Squeeze (压缩):对所有特征图进行全局平均池化,生成一个通道描述符。
  • Excitation (激励):将通道描述符传递给两个带有非线性激活函数的全连接层,最后通过 sigmoid 函数生成缩放系数。这个系数应用于原始特征图,增强 CNN 对最相关特征的关注。

理论详解可以参考链接:SE论文地址
代码可在这个链接找到:SE代码地址

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