resnet模型（resnet模型结构）

将 ECANet 插入到 EDSR 的

块中，可以按照以下步骤进行：

1. 在

块的最后一个卷积层之后，添加一个 Global Average Pooling 层，用于将特征图压缩成一个向量。

2. 在 Global Average Pooling 层之后，添加一个全连接层和一个 sigmoid 函数，用于将每个通道的权重归一化到 [0, 1] 的范围内。

3. 将归一化的权重与特征图相乘，得到加权后的特征图。

4. 将加权后的特征图送入下一层

块中。

具体来说，ECANet 可以插入到 EDSR 的

块中的如下所示：

 class ResNet Block(nn.Module): def __init__(self, channels, kernel_size=3, bias=True, bn=False, act=nn.ReLU(True)): super( ResNet Block, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2, bias=bias) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2, bias=bias) self.act = act self.bn = nn.BatchNorm2d(channels) if bn else None  # 添加 ECANet 模块 self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channels, channels // 16), act, nn.Linear(channels // 16, channels), nn.Sigmoid() )  def forward(self, x): residual = x out = self.conv1(x) out = self.act(out) out = self.conv2(out)  # 添加 BN 层 if self.bn is not None: out = self.bn(out)  # ECANet 操作 b, c, _, _ = out.size() y = self.avgpool(out).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) out = out * y.expand_as(out)  out += residual out = self.act(out) return out 

在这里，我们在

块的最后一层卷积层之后添加了一个全局平均池化层，然后是一个全连接层和 sigmoid 函数，用于计算每个通道的权重，并将权重应用于特征图中。最后，我们将加权的特征图送入下一层

块中。

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