首页senet论文

senet论文

时间: 2025-06-04 16:34:18 浏览: 13

SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）的概念首次被提出是在2017年的论文《Squeeze-and-Excitation Networks》中，这篇论文由Jie Hu等人撰写，并在CVPR 2018上发表[^1]。该论文详细介绍了如何通过引入通道注意力机制来改进卷积神经网络的表现。以下是获取SENet相关论文的一些方法： ### 方法一：访问官方出版平台论文最初发布于IEEE Xplore Digital Library以及arXiv预印本服务器。可以通过以下链接下载： - IEEE Xplore: [https://ieeexplore.ieee.org/document/8578913](https://ieeexplore.ieee.org/document/8578913) - arXiv: [https://arxiv.org/abs/1709.01507](https://arxiv.org/abs/1709.01507)[^2] ### 方法二：学术搜索引擎除了直接从上述网站下载外，还可以利用Google Scholar等学术搜索引擎输入关键词"Squeeze-and-Excitation Networks Jie Hu"进行检索。这通常会提供多种免费或付费的下载选项[^3]。 ### PyTorch 实现示例对于希望快速验证SENet效果的研究者来说，下面是一个简单的SE Block实现代码片段供参考： ```python import torch.nn as nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, 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) ```

阅读全文