( 即插即用模块-Attention ) 三、(CVPR 2020)ECA 有效通道注意力

ztj100 2025-01-01 23:49 11 浏览 0 评论

paper：https://arxiv.org/pdf/1910.03151v4

Code：https://github.com/BangguWu/ECANet

1、ECA Layer

在重新审视 SE通道注意力的基础上，作者对通道降维和跨通道交互等方面对通道注意力的影响进行了重新审视。在此基础上，提出了一种更为高效的 ECA 通道注意力。ECA模块首先利用GAP层聚合卷积特征后自适应地确定核的大小；然后进行一维卷积；最后利用Sigmoid函数学习信道关注度，最终生成注意力图。与SE模块相比，ECA模块更为有效地避免了降维的问题，从而能够更有效地捕捉通道间的交互。

ECA layer 结构图：

2、代码实现

import torch
import torch.nn as nn


class ECAModule(nn.Module):
    def __init__(self, channel, k_size=3):
        super(ECAModule, 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)

本文只是对论文中的即插即用模块做了整合，对论文中的一些地方难免有遗漏之处，如果想对这些模块有更详细的了解，还是要去读一下原论文，肯定会有更多收获。

conv1d

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1、ECA Layer

2、代码实现

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