💡💡💡本文自研创新改进：SENetv2，针对SENet主要优化点，提出新颖的多分支DenseLayer，并与Squeeze-Excitation网络模块高效融合，融合增强了网络捕获通道模式和全局知识的能力推荐指数：五星 收录YOLOv8原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper！！！💡💡💡2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码ÿ

第1章SE模块原理解释（照抄为加快理解）++++通道注意力机制SE（SqueezeandExcitation）模块和动态激活函数引入骨干网络xx，增强特征提取模块对某个主要对象中关键特征的提取能力，并采用梯度中心化算法加快模型训练速度，提升模型泛化能力，改进后的网络框架如图1.1所示（还未画出）。具体而言，将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络xx每个瓶颈层的最后一个批归一化层之后，使模型能够根据输入特征中的信息的重要程度，选择性地赋予不同权重；（以下的内容应该和SE模块没有关系，但可以摘录下来参考理解一下。采用动态激活函数替换骨干网络xx原有的ReLU激活函数，使模型根据输入特征动态调整激活

常规卷积操作会对输入各个通道做卷积，然后对个通道的卷积结果进行求和，这种操作将卷积学习到的空间特征和通道特征混合在一起；而SE模块就是为了抽离这种混杂，让模型直接学习通道特征。SE模块显式地建模特征通道之间的相互依赖关系，通过学习的方式获取每个channel的重要程度，然后依照这个重要程度来对各个通道上的特征进行加权，从而突出重要特征，抑制不重要的特征。简单说就是训练一组权重，对各个channel的特征图加权。本质上，SE模块是在channel维度上做attention或者gating操作，这种注意力机制让模型可以更加关注重要的channel的特征。SE模块可以轻松的移植到其他网络架构，能够以

常规卷积操作会对输入各个通道做卷积，然后对个通道的卷积结果进行求和，这种操作将卷积学习到的空间特征和通道特征混合在一起；而SE模块就是为了抽离这种混杂，让模型直接学习通道特征。SE模块显式地建模特征通道之间的相互依赖关系，通过学习的方式获取每个channel的重要程度，然后依照这个重要程度来对各个通道上的特征进行加权，从而突出重要特征，抑制不重要的特征。简单说就是训练一组权重，对各个channel的特征图加权。本质上，SE模块是在channel维度上做attention或者gating操作，这种注意力机制让模型可以更加关注重要的channel的特征。SE模块可以轻松的移植到其他网络架构，能够以