注意力机制与经典 CV 网络：PyTorch 实现与实战

文章目录

• 注意力机制与经典 CV 网络：PyTorch 实现与实战
• • 一、注意力机制
  • • 1.1 通道注意力（SE 模块）
    • 1.2 空间注意力
    • 1.3 CBAM（通道 + 空间串联）
    • 1.4 非局部注意力
    • 1.5 注意力机制对比
  • 二、经典 CNN 网络
  • • 2.1 ResNet
    • 2.2 DenseNet
    • 2.3 FPN（特征金字塔）
  • 三、综合实战：SEResNet 图像分类（CIFAR-10）
  • • 3.1 网络
    • 3.2 数据
    • 3.3 训练
  • 四、实验结果
  • 五、总结
  • 代码链接与详细流程

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注意力机制与经典 CV 网络：PyTorch 实现与实战

一、注意力机制

注意力机制的核心：让模型在特征图上关注重要区域/通道，抑制不相关信息。

1.1 通道注意力（SE 模块）

Squeeze-and-Excitation（SE）通过学习通道级的权重，强化重要通道、抑制无关通道。

H×W×C 特征图 ↓ Global Avg Pooling → 1×1×C ↓ FC (C/r → C/r → C) → 1×1×C (sigmoid 权重) ↓ Scale (相乘) → H×W×C (加权输出)

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