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ResNet改进：SE模块和多尺度模块两次改进

article 2025/4/1 18:11:57

目录

1. SE 模块

2. MultiScaleBlock

3. 改进

Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可

1. SE 模块

SE（Squeeze-and-Excitation）模块是一种轻量级的注意力机制，最初由Momenta和牛津大学的研究者在2017年提出，并在2018年的CVPR会议上发表。它通过显式建模通道间的相互依赖关系，自适应地重新校准通道特征响应，显著提升了多种卷积神经网络的性能。

核心思想

SE模块的核心思想是让网络能够学习到不同通道特征的重要性，并据此增强有用特征、抑制无用特征。它通过以下两个主要操作实现：

  1. Squeeze操作：压缩空间信息，获取全局感受野

  2. Excitation操作


http://www.kler.cn/a/624759.html

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