SE模块-通道注意力

最新推荐文章于 2025-09-08 16:49:27 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-08 16:49:27 发布 · 520 阅读

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#人工智能 #python

1、压缩（Squeeze）
进行的操作是全局平均池化（global average pooling）
特征图被压缩为1×1×C向量
在这里插入图片描述
2、激励（Excitation）
两个全连接层。
两个FC组成一个可训练的函数，用来学习通道注意力。（所以FC激活函数不是线性的就行）

两个FC构成了bottleneck结构：（SERatio是一个缩放参数）
第一个FC把神经元数量减少了

除去冗余信息 2. 降低计算量
第二个FC的作用就是恢复到1×1×C尺寸。
（分割的Unet把尺寸越整越小就是在把那些纹理什么信息都取掉，只留下边界信息，之后再把尺寸回到原来的大小）

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Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发SE通道注意力机制 |即插即用，实现有效涨点！

AIcurator的博客

01-15

880

卷积算子是卷积神经网络(cnn)的核心组成部分，它使网络能够通过融合每层局部接受域内的空间和通道信息来构建信息特征。之前的广泛研究已经调查了这种关系的空间成分，试图通过提高整个特征层次的空间编码质量来加强CNN的表征能力。在这项工作中，我们将重点放在通道关系上，并提出了一种新的架构单元，我们称之为“挤压和激励”(SE)块，该单元通过明确建模通道之间的相互依赖性，自适应地重新校准通道特征响应。我们表明，这些块可以堆叠在一起，形成SENet架构，在不同的数据集上非常有效地泛化。

YOLOv11架构革新——基于增强型空间-通道协同模块（ESE）解决SE注意力机制中的通道信息丢失问题

面向AI前沿技术的深度解析平台，覆盖基础理论、算法优化及产业应用全链路

04-23

656

随着深度学习在计算机视觉领域的快速发展，目标检测算法的性能不断提升。YOLO系列作为实时目标检测的标杆算法之一，凭借其高效性和准确性广受关注。然而，随着模型复杂度的增加，如何进一步优化特征提取和信息利用效率成为研究重点。本文提出了一种基于增强型空间-通道协同模块（Enhanced Spatial-Channel Synergy Module, ESE）的改进方案，旨在解决传统SE注意力机制中存在的通道信息丢失问题，从而提升YOLOv11模型的目标检测性能。

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SE模块通道注意力机制

qq_43739296的博客

01-06

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SE模块 SE，squeeze-and-excite，也就是通道注意力机制，也就是对通道方向上计算emphasis，然后channel-wise乘以原特征，如下所示。

【DAY46】通道注意力(SE注意力)

daomingwu1的博客

06-11

1268

之前复试班强化部分的transformer框架那节课已经介绍过注意力机制的由来，本质从onehot-elmo-selfattention-encoder-bert这就是一条不断提取特征的路。各有各的特点，也可以说由弱到强。其中注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的机制，他可以自动学习到图片中的主体，并忽略背景。

python打卡day46

qq_47910226的博客

06-06

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即插即用的涨点模块之注意力机制（SEAttention）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域

qq_51511878的博客

04-18

8401

什么是通道特征？通道特征（Channel Features）是指卷积神经网络（CNN）中每个卷积核产生的输出。一个通道对应于网络中的一个卷积核，而每个通道的输出表示该卷积核在输入上的响应。通道特征捕捉了输入数据中不同方面的抽象信息。每个通道对应于某种特定的抽象特征，例如纹理、颜色、边缘等。通道特征在整个网络中负责提取和表示不同层次的信息。什么是通道注意力机制？通道注意力机制（Channel Attention Mechanism）是深度学习中一种用于增强通道特征捕捉能力的注意力机制。

SE 注意力模块

最新发布

道阻且长，行则将至。

09-08

1084

SE模块（Squeeze-and-Excitation）是一种通道注意力机制，通过"压缩-激励-加权"三步骤动态调整特征通道的重要性。它首先对每个通道的特征图进行全局平均压缩，然后通过两个全连接层学习通道间关系并生成权重，最后对原始特征进行加权。该模块能有效提升卷积神经网络在图像分类等任务中的性能，如使ResNet-50在ImageNet上的准确率提升1.9%，且计算量仅增加1.2%。

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深度学习算法改进(GAM注意力-STN模块-SE模块-ODConv动态卷积-FAN注意力模块实现源码+各改进说明).zip

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1、引入了3D-permutation 与多层感知器的通道注意力和卷积空间注意力子模块 2、入了一个新的可学习模块--空间变换器，它明确地允许在网络中对数据进行空间操作。 3、重新校准通道特征反应来适应性地调整通过明确地...

通道注意力机制 -- Squeeze-and-Excitation (SE)

m0_51579041的博客

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《Squeeze-and-Excitation Networks》SE-Net通道注意力机制

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前言在阅读了一系列Activation Funtion论文之后,其中Dynamic Relu的论文提到了基于注意力机制的网络,因此先来看看经典的SE-Net的原理 Introduction 对于CNN,卷积核在局部感受野中将空间和通道信息融合得到信息组合.通过堆叠一系列非线性交错的卷积层和下采样,CNN能够获取具有全局感受野的分层模式，作为强大的图像描述。最近的研究表明，网络的性能可以通过显式嵌入学习机制来提高，这有助于捕获空间相关性，而无需需要额外的监督。其中一种方法是由Inception推广的，这表

ResNet改进(1)：添加SE注意力模块

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ResNet（Residual Network）是一种经典的深度卷积神经网络架构，通过引入残差连接（skip connection）解决了深层网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练得更深。SE（Squeeze-and-Excitation）模块是一种注意力机制，通过学习通道之间的依赖关系来增强特征表示能力。将SE模块融合到ResNet中，可以进一步提升模型的性能。ResNet 融合 SE 模块的基本思路。

DAY 45 通道注意力(SE注意力)

awsndy的博客

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核心思想：让网络学会"关注"重要特征，抑制无关信息。

计算机视觉之 SE 注意力模块

qq_46396470的博客

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SEBlock是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现 Squeeze-and-Excitation（SE）注意力机制。SE 注意力机制通过全局平均池化和全连接层来重新校准通道的权重，从而增强模型的表达能力。原论文：《

YOLOv5、YOLOv8改进：SEAttention 通道注意力机制

weixin_45303602的博客

08-11

2043

YOLOv8和YOLOv5都是一个作者，common变成了conv yolo变成了task 其他都一样。首先common加入以下代码。

论文阅读1：通道注意力机制-SE模块/Squeeze-and-Excitation Networks

weixin_43479830的博客

03-15

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注意力机制之SE模块 Squeeze-and-Excitation Networks 注意力————一种将可用计算资源的分配偏向信号中信息量最大的分量的手段。注意力模块一般有两种：一种是空间注意力模块，一种是通道注意力模块，SE模块属于后者。 SE-block：通过该机制，网络可以学习使用全局信息来选择性地强调信息特征，并抑制不太有用的特征。 SE-block流程：特征图U（H’W’C’）首先通过Squeeze操作传递，在空间维度上聚集特征图，产生11C的通道描述符。之后是激励操作

SE模块通道注意力机制

05-09

<think>好的，我现在需要帮助用户理解SE模块中的通道注意力机制的实现和原理。首先，我应该回顾一下用户提供的引用内容，看看里面有没有关键点需要提取。用户引用了三篇资料，其中提到了SE模块的结构、工作原理以及它是如何通过挤压和激励来增强通道特征的。我需要结合这些信息，用通俗易懂的中文解释清楚。首先，SE模块的全称是Squeeze-and-Excitation，分为挤压和激励两个阶段。挤压阶段需要全局平均池化，将空间信息压缩成一个通道描述符。这一步的作用是获取每个通道的全局信息，对吧？然后激励阶段用两个全连接层和激活函数生成通道权重。这里可能需要详细说明全连接层的结构，比如降维和恢复维度，以及为什么使用Sigmoid。接下来，用户可能想知道具体的实现步骤，比如代码是怎样的。这时候应该考虑给出一个简单的PyTorch代码示例，展示SE模块的结构。同时，要解释每个部分的作用，比如全局平均池化如何操作，全连接层如何调整通道数，激活函数的选择等。然后，原理部分需要解释为什么这样的结构有效。比如，通过动态调整通道权重，让网络关注重要的特征，抑制不重要的，这样可以提升模型的表示能力。可能还要提到SE模块的灵活性和即插即用特性，可以轻松集成到现有网络中，如ResNet或Inception。用户可能还会有疑问，比如SE模块和其他注意力机制的区别，或者实际应用中的效果如何。不过根据当前问题，主要聚焦在实现和原理上，所以需要确保这两部分讲清楚。同时，注意使用正确的LaTeX格式，比如变量用$符号包裹，独立公式用双美元符号。最后，生成相关问题的时候，要考虑用户可能进一步想了解的内容，比如SE模块的优缺点、实际应用案例、与其他注意力机制的比较，或者参数量的影响。这些问题可以帮助用户深入学习和应用SE模块。现在整理一下思路，分步骤解释SE模块的原理，给出代码示例，然后讨论其作用，最后提出相关问题。确保每个部分都参考了用户提供的引用内容，并且符合格式要求，比如正确使用LaTeX和代码块。</think>### SE模块通道注意力机制原理及实现 #### 一、核心原理 SE模块通过**通道权重动态调节**增强特征表达能力，其核心流程分为两个阶段： 1. **Squeeze（压缩）** 使用全局平均池化（GAP）将特征图的空间维度压缩为$1 \times 1$，生成通道统计描述向量： $$z_c = \frac{1}{H \times W} \sum_{i=1}^H \sum_{j=1}^W x_c(i,j)$$ 其中$H \times W$为特征图尺寸，$x_c$表示第$c$个通道的特征图[^1][^2]。 2. **Excitation（激励）** 通过两个全连接层学习通道权重： $$s = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot z))$$ 其中$W_1 \in \mathbb{R}^{\frac{C}{r} \times C}$为降维参数矩阵，$W_2 \in \mathbb{R}^{C \times \frac{C}{r}}$为恢复参数矩阵，$\delta$为ReLU激活函数，$\sigma$为Sigmoid函数。输出权重$s \in [0,1]^C$表示各通道的重要性[^1][^3]。 #### 二、代码实现（PyTorch示例） ```python import torch import torch.nn as nn class SEBlock(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super().__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) # Squeeze y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) # Excitation return x * y.expand_as(x) # 通道加权 ``` #### 三、核心作用 1. **动态特征校准**：通过自动学习各通道权重，增强重要特征通道，抑制次要通道[^3] 2. **即插即用特性**：可无缝嵌入CNN结构（如ResNet中的残差分支） 3. **轻量级设计**：参数量仅增加$\frac{2C^2}{r}$（一般取$r=16$） #### 四、性能表现在ImageNet数据集上，SE-ResNet50相比原始ResNet50： - Top-1错误率降低1.12% - 仅增加约10%的参数量[^1]