一.模型简介：
SENet的全称叫Squeeze-and-Excitation Networks（挤压-激励网络，简称SENet），于2017年提出，并拿下了当年的ImageNet分类比赛的冠军。ResNet是2015年ImageNet的冠军，2016年ResNeXt（由ResNet和Inception网络结合而成）拿下了亚军。论文链接：Squeeze-and-Excitation Networks
这个网络通过学习channel之间的相关性，提出了针对通道的注意力机制，在增加了一点计算量的代价下，较大的提高了网络的效果。模型的原理图如下所示：
从原理图中大家可能理解优点困难，结合代码便比较容易理解了。使用pytorch实现的SE注意力机制的代码实现如下：
class SELayer(nn.Module):
def __init__(self, channel, reduction=16):
super(SELayer, self).__init__()
# 1. squeeze过程，使用全局平均池化来获得具有全局感受野的特征图，输出特征图形状为1*1*C
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
# 2. excitation过程，使用全连接层对squeeze之后的特征图进行非线性变换
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
b, c, _, _ = x.size()
# 全局平均池化后展平得到形状为b*c的张量
y = self.avg_pool(x).view(b, c)
# 进行非线性变换后将形状调整为b*c*1*1
y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
# 3. 特征重标定，使用得到的结果作为权重，乘到输入特征上。expand_as是调整y的形状与x一致。
return x * y.expand_as(x)可以看出SE注意力机制其实特别简单，它只针对特定的特征图做了一些变换工作，并不改变特征图的形状。这种注意力机制实现简单，使其可以任意加在某一个CNN网络的实现过程中。
SE注意力机制的工作步骤：
1.获取特征图x的形状 [b,c,H,W];
2.Squeeze过程。对特征图进行平均池化，调整形状为[b,c]; 对特征图的空间维度进行压缩，生成通道描述符。
3.Excitation过程。对输出的特征图进行非线性变换并调整形状为[b,c,1,1]; 对通道进行压缩，学习不同通道的依赖关系。
4.特征重标定。将得到的结果作为注意力权重与输入特征图x进行相乘，返回结果。
总结来说，就是3个比较重要的过程：Squeeze，Excitation, 特征重标定。SE注意力机制通过明确建模通道之间的相互依赖性，可以自适应地重新校准通道特征响应。
