ECA注意力机制结构图
时间: 2025-06-05 11:35:35 浏览: 33
### ECA注意力机制的结构图
ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制是一种轻量级的通道注意力机制,其主要特点是通过一维卷积操作来捕获通道间的依赖关系[^1]。ECA模块的设计灵感来源于SENet(Squeeze-and-Excitation Network),但相比SENet,ECA在计算效率上有所提升,同时保持了良好的性能。
以下是ECA注意力机制的核心架构描述:
1. **全局平均池化**:首先对输入特征图进行全局平均池化操作,将空间维度压缩为1×1,从而得到每个通道的全局信息[^2]。
2. **一维卷积**:接着使用一维卷积代替传统的全连接层,用于建模通道间的长距离依赖关系。一维卷积的核大小是根据输入特征图的通道数动态计算得出的[^3]。
3. **Sigmoid激活函数**:最后通过Sigmoid激活函数生成通道注意力权重,这些权重被用来重新加权输入特征图中的各个通道[^4]。
以下是ECA模块的一个典型实现代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class ECAAttention(nn.Module):
def __init__(self, channels, gamma=2, b=1):
super(ECAAttention, self).__init__()
t = int(abs((math.log(channels, 2) + b) / gamma))
k_size = t if t % 2 else t + 1
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
y = self.avg_pool(x) # 全局平均池化
y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) # 一维卷积
y = self.sigmoid(y) # Sigmoid激活
return x * y.expand_as(x) # 权重重新加权
```
关于ECA注意力机制的结构图,通常可以通过以下方式获取或绘制:
- 在学术论文中查找原始的架构图,例如ECA-Net的论文[^5]。
- 使用工具如TensorBoard、PyTorch Profiler等可视化神经网络结构。
- 利用绘图软件手动绘制ECA模块的主要流程,包括全局平均池化、一维卷积和Sigmoid激活函数。
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