论文题目：ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks
论文地址：here
基本原理
🐸 ECANet的核心思想是提出了一种不降维的局部跨通道交互策略，有效避免了降维对于通道注意力学习效果的影响。适当的跨通道交互可以在保持性能的同时显著降低模型的复杂性，通过少数参数的调整，获得明显的效果增益。通过这种机制，ECANet能够在不增加过多参数和计算成本的情况下，有效地增强网络的表征能力。
tips:在前两篇文章当中，我们提到了注意力机制的添加方法。
分为
不带有通道数的注意力机制：参考这篇文章 添加方法
带通道数的注意力机制：参考这篇文章添加方法
他们之间的区别在于，观察注意力机制的源代码中是否含有channel参数。
🔔 (1)在models文件夹下