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在计算机视觉领域，残差网络(ResNet)一直是图像分类任务中的经典架构。本文将介绍一种改进版的ResNet18，它融合了选择性核(SK)机制，能够自适应地调整不同感受野的特征权重，从而提升模型性能。下面我们将详细解析这个实现代码。

一、代码概述

这个Python脚本实现了一个带有SK(Selective Kernel)层的ResNet18网络，使用PyTorch框架构建。主要包含以下几个部分：

1. SKLayer：选择性核注意力模块

2. BasicBlock：基础残差块，集成了SKLayer

3. ResNet：完整的网络架构

4. ResNet18：具体的网络实例化函数

二、核心组件解析

1. SKLayer（选择性核层）

class SKLayer(nn.Module):def __init__(self, channels, reduction=16):super(SKLayer, self).__init__()s