ECANet(Efficient Channel Attention Network)是一种新颖的注意力机制,用于深度神经网络中的特征提取,它可以有效地减少模型参数量和计算量,提高模型的性能。
ECANet注意力机制是针对通道维度的注意力加权机制。它的基本思想是,通过学习通道之间的相关性,自适应地调整通道的权重,以提高网络的性能。ECANet通过两个步骤实现通道注意力加权: 1.提取通道特征 2.计算通道权重
用pytorch实现ECANet注意力机制:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-568754.html
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ECANet(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, r=8):
super(ECANet, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc1 = nn.Linear(in_channels, in_channels // r, bias=False)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.fc2 = nn.Linear(in_channels // r, in_channels, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
b, c, _, _ = x.size()
y = self.avg_pool(x).view(b, c)
y = self.fc1(y)
y = self.relu(y)
y = self.fc2(y)
y = self.sigmoid(y).view(b, c, 1, 1)
return x * y
-
nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
用于将输入的特征图转换为1x1大小的特征图,以进行全局平均池化。 -
nn.Linear(in_channels, in_channels // r, bias=False)
是线性层,将输入通道数降低到输入通道数的r分之一,其中r是一个超参数。 -
nn.ReLU(inplace=True)
是激活函数,将线性层的输出通过非线性变换。 -
nn.Linear(in_channels // r, in_channels, bias=False)
是另一个线性层,将通道数恢复到原始数量。 -
nn.Sigmoid()
是一个非线性函数,将输出值限制在0到1之间。
将ECANet注意力机制添加到神经网络中:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-568754.html
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.ecanet1 = ECANet(64)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
self.ecanet2 = ECANet(128)
self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
self.ecanet3 = ECANet(256)
self.fc1 = nn.Linear(256 * 8 * 8, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = self.ecanet1(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = self.ecanet2(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = F.relu(self.conv3(x))
x = self.ecanet3(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(-1, 256 * 8 * 8)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
到了这里,关于注意力机制——ECANet(Efficient Channel Attention Network)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!