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注意力机制（一）SE模块（Squeeze-and-Excitation . . .
本文提出了一种基于增强型空间-通道协同模块（Enhanced Spatial-Channel Synergy Module, ESE）的改进方案，旨在解决传统SE注意力机制中存在的通道信息丢失问题，从而提升YOLOv11模型的目标检测性能。
一文看懂SE(Squeeze and Excitation)模块及代码实现 - 知乎
SE Block 并非一个完整的网络，而且一个子结构，可以嵌在其他分类或检测模型中。 SE Block的核心思想是通过网络根据loss去学习特征权重，使得有效的feature map权重更大，无效或效果小的feature map权重更小的方式去训练模型已达到更好的结果。
SE 注意力模块原理分析与代码实现 - 阿里云开发者社区
本文介绍SE注意力模块，它是在SENet中提出的，SENet是ImageNet 2017的冠军模型；SE模块常常被用于CV模型中，能较有效提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。
注意力机制中模块认识（SE、CBAM、CA、ECA） - 51CTO博客
1 SE模块（Squeeze-and-Excitation Module）定义：SE模块通过全局平均池化来生成每个通道的权重，并通过两个全连接层学习每个通道的重要性，再将这些权重应用到特征图中，增强重要通道的特征，抑制不重要的特征。优点：简单有效，能够显著提升
通道注意力模块——SENet（CVPR2018） - 迪杰Tesla - 博客园
核心贡献与创新点一句话核心思想：提出 Squeeze-and-Excitation (SE) 模块，通过自适应建模通道间依赖关系，动态重校准特征通道权重，显著提升卷积神经网络 (CNN) 表达能力。主要创新点通道注意力建模：区别于传统 CNN 仅关注空间特征融合，SE 模块首次引入通道间动态建模机制。
【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读
SENet的全称是Squeeze-and-Excitation Networks，中文可以翻译为压缩和激励网络。主要由两部分组成： Squeeze部分。即为压缩部分，原始feature map的维度为H W C，其中H是高度（Height），W是宽度（width），C是通道数（channel）。 Squeeze做的事情是把H W C压缩为1 1 C，相当于把H W压缩成一维了，实际中一般是用global average pooling实现的。 H W压缩成一维后，相当于这一维参数获得了之前H*W全局的视野，感受区域更广。 Excitation部分。
SE 注意力模块原理分析与代码实现_se注意力-CSDN博客
本文详细介绍了SE注意力模块的原理，它作为通道注意力模块，常用于CV模型中提升精度。SE模块包括压缩和激励两部分，通过全局平均池化和全连接层学习通道注意力。
注意力机制（一）SE模块（Squeeze-and-Excitation . . .
本文提出的SE模块，这是一种新颖的架构单元，旨在通过使网络能够执行动态通道特征重新校准来提高网络的表示能力。大量实验证明了SENets的有效性，其在多个数据集上取得了最先进的性能。