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'>)

此塊實現了來自 https://arxiv.org/abs/1709.01507 的 Squeeze-and-Excitation 塊（參見圖 1）。引數 activation 和 scale_activation 對應於公式 3 中的 delta 和 sigma。

引數:

• input_channels (int) – 輸入影像中的通道數

• squeeze_channels (int) – squeeze 通道數

• activation (Callable[..., torch.nn.Module], optional) – delta 啟用函式。預設值: torch.nn.ReLU

• scale_activation (Callable[..., torch.nn.Module]) – sigma 啟用函式。預設值: torch.nn.Sigmoid

forward(input: Tensor) → Tensor

定義每次呼叫時執行的計算。

應被所有子類重寫。

注意

儘管前向傳播（forward pass）的實現方法需要在該函式中定義，但之後應該呼叫 Module 例項而不是該函式本身，因為前者負責執行註冊的鉤子，而後者會默默忽略它們。