Spatial Group-wise Enhance (SGE) module
来源:
[1905.09646] Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks
相关工作:
#GroupedFeatures #AttentionModels
创新点:
贡献:
-
提出了一种轻量级的SGE模块,能够自主增强每个语义组的特征表达并抑制噪声,设计简洁且高效。
-
在多种CNN架构和任务中均取得了显著的性能提升,具有广泛的适用性。
-
通过可视化和统计分析验证了SGE模块对语义特征分布的优化效果,为理解CNN的特征学习提供了新的视角。
代码:
# ---------------------------------------
# 论文: “Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks.” ArXiv abs/1905.09646
# Github地址: https://github.com/implus/PytorchInsight
# ---------------------------------------
import torch
from torch import nn class SpatialGroupEnhance(nn.Module): def __init__(self, groups = 64): super(SpatialGroupEnhance, self).__init__() self.groups = groups self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.weight = nn.Parameter(torch.zeros(1, groups, 1, 1)) self.bias = nn.Parameter(torch.ones(1, groups, 1, 1)) self.sig = nn.Sigmoid() def forward(self, x): # (b, c, h, w) b, c, h, w = x.size() x = x.view(b * self.groups, -1, h, w) xn = x * self.avg_pool(x) xn = xn.sum(dim=1, keepdim=True) t = xn.view(b * self.groups, -1) t = t - t.mean(dim=1, keepdim=True) std = t.std(dim=1, keepdim=True) + 1e-5 t = t / std t = t.view(b, self.groups, h, w) t = t * self.weight + self.bias t = t.view(b * self.groups, 1, h, w) x = x * self.sig(t) x = x.view(b, c, h, w) return x # 输入 N C H W, 输出 N C H Wif __name__ == '__main__': input = torch.randn(3, 32, 64, 64) sge = SpatialGroupEnhance(groups=8) output = sge(input) print(output.shape)
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