SEnet
时间: 2025-05-11 13:26:55 AIGC 浏览: 66
### SE Net 深度学习架构简介
SENet(Squeeze-and-Excitation Network)是一种用于提升卷积神经网络性能的深度学习架构,它通过引入一种称为“通道注意力机制”的方式来增强特征表示能力[^1]。具体来说,SENet通过对不同通道上的特征图赋予不同的权重,使得模型能够更加关注重要的特征。
#### 架构组成
SENet的核心思想可以分为三个部分:
1. **Squeeze(压缩)**:全局平均池化操作被用来获取每个通道上特征图的空间信息,并将其转换为一维向量。这一步骤减少了计算复杂度并保留了重要信息[^3]。
2. **Excitation(激励)**:通过全连接层和激活函数构建一个小型子网络,该子网络会生成一组权重值,这些权重反映了各个通道的重要性程度。
3. **Reweight(重加权)**:最后将得到的权重重新作用于原始输入张量中的对应位置,从而实现动态调整各通道贡献的效果。
以下是基于 PyTorch 的简单实现代码示例:
```python
import torch.nn as nn
class SELayer(nn.Module):
def __init__(self, channel, reduction=16):
super(SELayer, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
b, c, _, _ = x.size()
y = self.avg_pool(x).view(b, c)
y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
return x * y.expand_as(x)
# 将 SEBlock 添加到 ResNet 中的一个例子
def se_resnet_block():
block = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(),
SELayer(channel=64), # 插入 SE Layer
nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU()
)
return block
```
上述代码展示了如何创建一个基本的 Squeeze-and-Excitation 层以及如何将其嵌入到现有的 CNN 结构中[^2]。
#### 使用教程
为了更好地理解 SENet 并实际运用到项目当中,可以从以下几个方面入手:
1. 学习官方论文《Squeeze-and-Excitation Networks》及其背后的理论基础;
2. 参考已有的开源实现案例,比如 GitHub 上由 `moskomule` 提供的 PyTorch 版本 或者 Keras 社区分享的文章;
3. 实践过程中注意调试超参数设置,例如缩减比例 (`reduction`) 对最终效果的影响。
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