通道注意力改进ECANet

dcanet:

https://mp.csdn.net/console/editor/html/107526557

论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.03151
代码地址：https://github.com/BangguWu/ECANet

ECANet主要对SENet模块进行了一些改进，提出了一种不降维的局部跨信道交互策略（ECA模块）和自适应选择一维卷积核大小的方法，从而实现了性能上的提优。最近已经有很多文章在通道和空间注意力上做改进并取得了性能提升。例如SKNet，SANet，ResNeSt等等，不得不说，注意力机制真的香！

因此，足者提出了一种不降维的局部跨信道交互策略，该策略可以通过一维卷积有效地实现。进一步，作者又提出了一种自适应选择一维卷积核大小的方法，以确定局部跨信道交互的覆盖率。

具体来说，在给定输入特征的情况下，SE块首先对每个通道单独使用全局平均池化，然后使用

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