SqueezeExcitation

class torchvision.ops.SqueezeExcitation(input_channels: int, squeeze_channels: int, activation: ~typing.Callable[[...], ~torch.nn.modules.module.Module] = <class 'torch.nn.modules.activation.ReLU'>, scale_activation: ~typing.Callable[[...], ~torch.nn.modules.module.Module] = <class 'torch.nn.modules.activation.Sigmoid'>)

该块实现了来自https://arxiv.org/abs/1709.01507的Squeeze-and-Excitation块（见图1）。 参数activation和scale_activation对应于公式3中的delta和sigma。

Parameters:

• input_channels (int) – 输入图像中的通道数

• squeeze_channels (int) – 压缩通道的数量

• activation (Callable[..., torch.nn.Module], optional) – delta 激活函数。默认值：torch.nn.ReLU

• scale_activation (Callable[..., torch.nn.Module]) – sigma 激活函数。默认值：torch.nn.Sigmoid

forward(input: Tensor) → Tensor

定义每次调用时执行的计算。

应该由所有子类覆盖。

注意

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义，但之后应该调用Module实例而不是这个，因为前者负责运行已注册的钩子，而后者则默默地忽略它们。