channel-attention-源码

频道关注模块 该存储库包含ImageNet数据集的“ ResNets频道注意模块的性能-效率比较”的正式实现。 它包括以下几个注意模块的优化的PyTorch实现。 注意模块的性能与其计算成本相比，在几个参数上有很大差异。 例如，尽管与网络的其余部分相比，所有关注模块的触发器数量可以忽略不计，但在GPU上进行测量时，时间开销却变化很大。 对于ImageNet尺寸的图像（224x224像素），在RTX2080 Ti上计算时间的折衷选择了诸如AB和ECA之类的简单模块。 但是，模块开销随分辨率而变化很大，因此请确保为您的用例选择最佳的模块，因为现代网络很少使用仅224x224像素的分辨率。 要对模块进行更深入的比较，请随时阅读我们的论文。 要求 培训需要以下软件包： PyTorch 1.6.0 的Python 3.7.6 CUDA 10.2.89 可选地，对于TensorRT计时测