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SE-Net 在通道方向上的注意力机制 流程 首先对图片进行卷积运算，然后对于feature map进行global average pooling（squeeze），把它变成1x1xC的向量，然后通过两层FC（excitation），乘以它初始的feature map，作为下一级的输入。 为啥加两个FC 加上两个FC的原因是，如果他只对feature map做pooling，只是对当前的imag

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