注意力机制学习记录

ECANet 通道注意力模块

首先来看其模型结构：

代码实现：

import torch
from torch import nn
class eca_layer(nn.Module):
    def __init__(self, channel, k_size=3):
        super(eca_layer, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        y = self.avg_pool(x)
        y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1)
        y = self.sigmoid(y)
        return x * y.expand_as(x)


model = eca_layer(256)
data = torch.randn((2, 3, 224, 224))
feature = model(data)
print(model)

首先传入数据：torch.Size([2, 3, 224, 224])
随后通过平均池化变为：torch.Size([2, 3, 1, 1])
在通过卷积来获取维度信息：torch.Size([2, 3, 1, 1])
此时数据为：

tensor([[[[-0.0002]],
         [[ 0.0001]],
         [[ 0.0010]]],
        [[[ 0.0009]],
         [[ 0.0028]],
         [[-0.0019]]]])

随后进行sigmoid进行归一化处理：

tensor([[[[0.5000]],
         [[0.5000]],
         [[0.5002]]],
        [[[0.5002]],
         [[0.5007]],
         [[0.4995]]]])

通过y.expand_as(x)进行计算恢复到原来大小：torch.Size([2, 3, 224, 224])
channel在这里并没有用到。