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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
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。
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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。