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摘要回顾

近年来，通道注意机制在提高深度卷积神经网络（cnn）性能方面显示出巨大的潜力。 然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注意力模块以获得更好的性能，这不可避免地增加了模型的复杂性。 为了克服性能和复杂性权衡的矛盾，提出了一种高效通道注意（ECA）模块，该模块只涉及少量参数，但能带来明显的性能增益。 通过对SENet中信道注意模块的分析，我们通过经验证明避免降维对于学习信道注意非常重要，适当的跨信道交互可以在显著降低模型复杂性的同时保持性能。 因此，我们提出了一种不降维的局部跨通道交互策略，该策略可以通过一维卷积有效地实现。 此外，我们还开发了一种自适应选择一维卷积核大小的方法，以确定局部跨通道相互作用的覆盖范围。 所提出的ECA模块是高效而有效的，例如，我们的模块对ResNet50主干的参数和计算分别为80 vs. 24.37M和4.7e-4 GFLOPs vs. 3.86 GFLOPs，就top -1精度而言，性能提升超过2%。 我们广泛评估了我们的ECA模块在图像分类，目标检测和实例分割与resnets和MobileNetV2的主干。 实验结果表明，该模块效率更高，性能优于同类模块。

性能对比图

方法思路

通过分析降维效应和跨通道交互作用对SE阻塞进行实证诊断。 这促使我们提出我们的ECA模块。 此外，我们还开发了一种自适应确定ECA参数的方法，最后展示了如何将其应用于深度cnn。

原始代码 

import torch, math
from torch import nnclass EfficientChannelAttention(nn.Module):   def __init__(self, c, b=1, gamma=2):super(EfficientChannelAttention, self).__init__()t = int(abs((math.log(c, 2) + b) / gamma))k = t if t % 2 else t + 1self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.conv1 = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k, padding=int(k/2), bias=False)self.sigmoid = nn.Sigmoid()def forward(self, x):out = self.avg_pool(x)# batchsize = 1,channel = c,h,wout = self.conv1(out.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1)out = self.sigmoid(out)return out * x

改进思路

1.动态核尺寸 + 多尺度卷积融合 +动态权重融合

import torch
import math
from torch import nnclass DynamicMultiKernelECA(nn.Module):def __init__(self, c, gamma_range=(2, 8), base_b=1):super().__init__()self.gamma_min, self.gamma_max = gamma_rangeself.base_b = base_b# 多尺度卷积组self.conv3 = nn.Conv1d(c, c, kernel_size=3, padding=1, groups=c, bias=False)self.conv5 = nn.Conv1d(c, c, kernel_size=5, padding=2, groups=c, bias=False)self.conv7 = nn.Conv1d(c, c, kernel_size=7, padding=3, groups=c, bias=False)# 动态权重生成self.weight_net = nn.Sequential(nn.Linear(c, 3),nn.Softmax(dim=1))self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.sigmoid = nn.Sigmoid()def forward(self, x):b, c, h, w = x.size()# 动态计算gamma值gamma = self.gamma_min + (self.gamma_max - self.gamma_min) * torch.sigmoid(torch.mean(x, dim=[2,3], keepdim=True))# 修正维度变换y = self.avg_pool(x).squeeze(-1)  # Shape: (b, c, 1)# 多分支卷积conv3_out = self.conv3(y)  # Shape: (b, c, 1)conv5_out = self.conv5(y)conv7_out = self.conv7(y)# 动态权重融合weights = self.weight_net(y.squeeze(-1))  # 输入形状 (b, c)combined = (weights[:, 0].unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * conv3_out +weights[:, 1].unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * conv5_out +weights[:, 2].unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * conv7_out)# 空间重构out = self.sigmoid(combined).view(b, c, 1, 1)return x * out.expand_as(x)if __name__ == '__main__':input = torch.randn(50, 512, 7, 7)eca = DynamicMultiKernelECA(c=512)output = eca(input)print(f"输入形状: {input.shape} → 输出形状: {output.shape}")# 输出应为 torch.Size([50, 512, 7, 7])

2.双向时序注意增强

class BidirectionalECA(nn.Module):def __init__(self, c, groups=8):super().__init__()self.groups = groupsself.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)# 双向卷积self.conv_forward = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=3, padding=1, groups=1, bias=False)self.conv_backward = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=3, padding=1, groups=1, bias=False)# 门控机制self.gate = nn.Sequential(nn.Linear(c, c // 16),nn.ReLU(),nn.Linear(c // 16, 2),  # 输出2维权重nn.Softmax(dim=1))self.sigmoid = nn.Sigmoid()def forward(self, x):b, c, h, w = x.size()# 特征压缩y = self.avg_pool(x).squeeze(-1).permute(0, 2, 1)  # (b, 1, c)# 前向传播forward = self.conv_forward(y).sigmoid()  # (b, 1, c)# 逆向传播reversed_y = torch.flip(y, dims=[-1])backward = torch.flip(self.conv_backward(reversed_y), dims=[-1]).sigmoid()# 门控融合（维度对齐）gate_weights = self.gate(y.mean(dim=1))  # (b, 2)combined = (gate_weights[:, 0].view(b, 1, 1) * forward +gate_weights[:, 1].view(b, 1, 1) * backward)# 空间重构out = self.sigmoid(combined).permute(0, 2, 1).unsqueeze(-1)  # (b, c, 1, 1)return x * out.expand_as(x)  if __name__ == '__main__':input = torch.randn(50, 512, 7, 7)eca = BidirectionalECA(c=512)output = eca(input)print(f"输入形状: {input.shape} → 输出形状: {output.shape}")# 输出应为 torch.Size([50, 512, 7, 7])