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pytorch SENet实现案例
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

from torch import nn

class SELayer(nn.Module):
 def __init__(self, channel, reduction=16):
  super(SELayer, self).__init__()

  //返回1X1大小的特征图，通道数不变
  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()

  //全局平均池化，batch和channel和原来一样保持不变
  y = self.avg_pool(x).view(b, c)

  //全连接层+池化
  y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)

  //和原特征图相乘
  return x * y.expand_as(x)

补充知识：pytorch 实现 SE Block

论文模块图

pytorch SENet实现案例

代码

import torch.nn as nn
class SE_Block(nn.Module):
 def __init__(self, ch_in, reduction=16):
  super(SE_Block, self).__init__()
  self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)				# 全局自适应池化
  self.fc = nn.Sequential(
   nn.Linear(ch_in, ch_in // reduction, bias=False),
   nn.ReLU(inplace=True),
   nn.Linear(ch_in // reduction, ch_in, 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)

现在还有许多关于SE的变形，但大都大同小异

以上这篇pytorch SENet实现案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
pytorch,SENet
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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