pytorch 实现 SE Block

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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

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