SE模块-通道注意力

最新推荐文章于 2025-07-02 21:13:44 发布
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文章标签： 人工智能 python
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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

  1. 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）在这里插入图片描述
技术承
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YOLOv5、YOLOv8改进：SEAttention 通道注意力机制
weixin_45303602的博客
08-11 1952
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。
SE 注意力模块 原理分析与代码实现
黎国溥
09-24 1万+
本文介绍SE注意力模块，它是在SENet中提出的，SENet是ImageNet 2017的冠军模型；SE模块常常被用于CV模型中，能较有效提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。后面还会介绍其它注意力模型：SK-Nets、CBAM、DANet、ECA-Net、CA等注意力模块。
SE：通道注意力模块【附Pytorch实现】
AI数据工厂
06-10 1万+
ImageNet最后一届比赛的冠军作品，其先将空间信息压缩到一个响应值，然后对原feature map进行加权。
计算机视觉之 SE 注意力模块
qq_46396470的博客
09-02 1338
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：《
【DAY46】通道注意力(SE注意力)
daomingwu1的博客
06-11 938
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。
SE通道注意力机制详解
m0_62919535的博客
01-23 7208
SE（Squeeze-and-Excitation）模块是一种引入通道注意力机制的方法，旨在让神经网络更加关注对当前任务重要的特征。首先是Squeeze操作，通过聚合跨空间维度(H × W)的特征映射来产生通道描述符，怎么理解呢？假设有一个输入的特征映射，它的维度是H × W × C，对于每个通道，执行全局平均池化操作，具体来说，对于第i个通道，计算该通道上所有空间位置的平均值。通过学习，全连接层得到的通道权重经过一个Sigmoid激活函数，将其范围限制在0到1之间。ResNet与SE-ResNet分类性能
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 7896
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
IT__learning的博客
08-02 1万+
一、SE 模块的结构 SE 模块主要包含 Squeeze 和 Excitation 两部分。W，H 表示特征图宽，高。C 表示通道数，输入特征图大小为 W×H×C。 1、压缩（Squeeze） 第一步是压缩（Squeeze）操作，如下图所示： 这个操作就是一个全局平均池化（global average pooling）。经过压缩操作后特征图被压缩为1×1×C向量。 2、激励（Excitation） 接下来就是激励（Excitation）操作，如下图所示： 由两个全连接层组成，其中SERatio是
DAY 45 通道注意力(SE注意力)
最新发布
awsndy的博客
07-02 1041
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。
SE模块 通道注意力机制
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01-06 2698
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。
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 5124
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注意力
qq_60461831的博客
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SE注意力
【YOLOv4探讨 之七】（1）通道注意力机制SE -- 利用Darknet YOLOv4在网络中添加注意力机制
北溟客的博客
07-03 1万+
利用Darknet在YOLOv4中添加注意力机制模块基本概念SE模块SAM模块CBAM模块源码分析配置实现 在论文《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detectio》中，有一个重要的trick，就是注意力机制模块。而且在Darknet框架中还增加了相关的层的设计，主要包括sam_layer层和scale_channels_layer层，分别用于处理空间注意力机制和通道注意力机制。 搜索了大量的文章，基本没找到如何在Darknet在YOLOv4中添加注
通道注意力机制（SE 模块）实现图像分类（简化版）
wuhansong0592的专栏
02-24 633
SE（Squeeze-and-Excitation）模块是一种用于卷积神经网络（CNN）的通道注意力机制，它能够自适应地调整特征图中每个通道的重要性。
ResNet改进(1)：添加SE注意力模块
2401_82355416的博客
03-10 1189
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。
Resnet 改进：添加SE注意力机制模块
Henry的博客
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第一个全连接层把C个通道压缩成了C/r个通道来降低计算量，通过一个RELU非线性激活层，第二个全连接层将通道数恢复回为C个通道，再通过Sigmoid激活得到权重s，最后得到的这个s的维度是1×1×C，它是用来刻画特征图U中C个feature map的权重。提高网络的表示能力。使网络能够执行特征重新校准，通过这种机制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。，将下文的model替换即可。想要完整的分类代码，请参考。
SE （Squeeze Excitation）模块
zfjBIT的专栏
10-27 1万+
SE模块
深度学习CV方向学习笔记5 —— 通道注意力机制
qq_33909645的博客
10-13 4660
个人学习神经网络相关知识的学习记录，本帖记录的是关于注意力机制的知识。 学习资料来源于各博主的帖子、知乎、b站等，在个人理解的基础上加以总结，可能存在理解有误之处，欢迎指正！
注意力机制（一）SE模块（Squeeze-and-Excitation Networks）论文总结和代码实现
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qq_45981086的博客
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SE模块（Squeeze-and-Excitation Networks）论文总结和代码实现
se模块是通道注意力还是空间注意力
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SE（Squeeze-and-Excitation）模块是一种通道注意力模块，它主要关注输入数据的不同特征通道之间的关系，以便更好地理解输入数据中的重要特征。 SE 模块通过全局平均池化将输入数据的每个通道的特征图压缩为一个...
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