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没有服务器如何做网站嘉鱼网站建设前十

wzjs 2025/9/9 21:51:33

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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。