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wzjs 2025/7/21 18:48:35

天进品牌营销策划公司,seo网站设计工具,网站建设进度表下载,设计一个网页的代码前言特征融合是深度学习模型设计中提升表达能力的关键步骤，主要有三种基础方法：逐元素相加、直接乘积、通道维度拼接，从我个人的使用角度来看，Concat要更加好用。我觉得相加和乘积属于是不可逆的操作，直接融合会导致…

前言

特征融合是深度学习模型设计中提升表达能力的关键步骤，主要有三种基础方法：逐元素相加、直接乘积、通道维度拼接，从我个人的使用角度来看，Concat要更加好用。我觉得相加和乘积属于是不可逆的操作，直接融合会导致原有信息丢失，无法再分离，如果两个特征图的响应模式差异较大，这两种方式会引入噪声冗余信息。在通道维度拼接（如torch.cat(dim=1)）则会保留所有原始特征，只不过Concat会增加参数量，所以我们需要对其进行降维，本篇将会讲解一写关于卷积层和线性层两种降维方式。

通道拼接与降维

当使用Concat进行通道拼接时，假设两个输入特征的通道数分别为C1和C2，则拼接后通道数变为了C1+C2，若直接输入到后续层，会导致维度不匹配。

比如下面：

在多任务学习或特征融合场景中，我们常需要将不同来源的特征进行拼接（如高低层特征融合）。但拼接后的特征通道数会成倍增加（如 128 + 128 = 256），导致后续计算量激增。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fif __name__ == '__main__':h_feat = torch.rand(1, 128, 512, 512)l_feat = torch.rand(1, 128, 256, 256)upsampled_l_feat = F.interpolate(l_feat,size=(512, 512),mode='bilinear',align_corners=False)merged_feat = torch.cat([h_feat, upsampled_l_feat], dim=1)print("拼接特征:", merged_feat.shape)  # torch.Size([1, 256, 512, 512])

这里对低分辨率图像进行了上采样，使其与高分辨率图像进行拼接。最后输出的通道维度变为了原来的两倍。

下面进行降维，这里提供了两种降维方法，线性降维与卷积降维，线性降维通过 permute 将通道维度移动到最后一个位置，转换为 [Batch, H, W, C]，应用全连接层后，再将形状还原为 [Batch, C, H, W]，适合需要全局信息融合的场景；卷积降维直接应用 1x1 卷积，保持空间分辨率（H,W 不变），仅改变通道数，适合需要保留空间信息的场景。

import torch
import torch.nn as nnclass DimReduction(nn.Module):def __init__(self, dim, height=2):super(DimReduction, self).__init__()self.liner_fuse = nn.Linear(dim * height, dim)self.conv_fuse = nn.Sequential(nn.Conv2d(dim * height, dim, 1, stride=1),nn.BatchNorm2d(dim),nn.ReLU(inplace=True))def forward(self, merged_feat, use_conv=True):if use_conv:output = self.conv_fuse(merged_feat)else:trans_merged_feat = merged_feat.permute(0, 2, 3, 1)  # B C H W -> B H W Coutput = self.liner_fuse(trans_merged_feat)output = output.permute(0, 3, 1, 2)  # B H W C -> B C H Wreturn outputif __name__ == '__main__':h_feat = torch.rand(1, 128, 512, 512)l_feat = torch.rand(1, 128, 512, 512)merged_feat = torch.cat([h_feat, l_feat], dim=1)print("输入特征:", merged_feat.shape)  # torch.Size([1, 256, 512, 512])dim_reduce = DimReduction(128, 2)reduce_conv = dim_reduce(merged_feat, use_conv=True)print("卷积层降维:", reduce_conv.shape)reduce_liner = dim_reduce(merged_feat, use_conv=False)print("线性层降维:", reduce_liner.shape)

降维后的特征图通道数减少，但保留了重要的特征信息，这为后续的注意力机制提供了更紧凑的特征表示，减少了计算量。

你可以在其添加通道注意力机制比如SE，适用于强调重要通道的特征，适用于降维后的特征图，因为它可以帮助模型聚焦于关键的通道信息。空间注意力比如CBAM中的空间模块，适用于突出重要空间区域的特征，适用于任何分辨率的特征图，包括降维后的结果。混合注意力比如CBAM、BAM，适合需要同时考虑通道和空间依赖关系的场景，还有自注意力比如Transformer中的注意力，适用于捕捉长距离依赖关系。