本文教的是方法，也给出几种改进方法，二次创新结构，百变不离其宗，一文带你改进自己模型，科研路上少走弯路。
摘要
卷积神经网络（CNN）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有信息的特征。大量先前的研究探讨了这种关系的空间成分，试图通过提高整个特征层次中空间编码的质量来增强CNN的表征能力。作者提出了一种新颖的架构单元，称之为“Squeeze-and-Excitation”（SE）块，该块通过显式建模通道之间的相互依赖关系来自适应地重新校准通道特征响应。
SE 模块通过显式建模通道间的相互依赖关系来重塑特征。它分为两个步骤：
- Squeeze（压缩）：通过全局平均池化（GAP）将每个通道的H × W H \times WH×W空间信息压缩成一个实数（全局描述符）。
- Excitation（激发）：使用两个全连接层（FC）学习通道间的非线性关系，生成每个通道的权重，最后乘回原特征图。
理论详解可以参考链接：论文地址
代码可在这个链接找到：代码地址
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文章目录
- 摘要
- 🐴一、实战细节
- ⚡⚡实验结果画图
- ⚡⚡改进模块代码
- ⚡⚡使用教程
- ☑️步骤1
- ☑️步骤2
- ☑️步骤3
- ☑️步骤4
- 🐴二、模型结构分析
- ⚡⚡ 注意机制结构分析
- ⚡⚡二次创新实战
- ☑️第一种改进手法
- 📐模块的传参分析教程
- 🐴三、论文常用的评估指标
- ☑️像素准确率 (Pixel Accuracy, PA)
- ☑️精确率 (Precision) 与 召回率 (Recall)
- ☑️交并比 (Intersection over Union, IoU)
- ☑️平均交并比 (Mean Intersection over Union, mIoU)
- ☑️Dice系数 (Dice Coefficient / F1 Score)
- 总结
🐴一、实战细节
⚡⚡实验结果画图
画图效果如下，代码可一键运行
画图代码：
# -*- coding: utf-8 -*-""" @Auth ：落花不写码 @File ：画图.py @IDE ：PyCharm @Motto :学习新思想，争做新青年 """importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportos plt.rcParams
