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pytorch SENet实现案例
脚本专栏 2024/12/28 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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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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