ShuffleNet 改进：与通道注意力机制（CAM）的结合实现

1.创新点分析

引言

在计算机视觉领域，轻量级神经网络和注意力机制是两个非常重要的研究方向。

本文将详细解析一个结合了ShuffleNetV2和通道注意力机制(CAM)的PyTorch实现代码，帮助读者理解如何将这两种技术有效地结合起来。

代码概述

这段代码实现了一个改进版的ShuffleNetV2模型，通过添加通道注意力模块(CAM)来增强模型的特征表示能力。主要包含以下几个部分：

1. ​​CAM模块​​：实现通道注意力机制
2. ​​ShuffleNetV2_CAM类​​：修改后的ShuffleNetV2模型，集成了CAM模块
3. ​​create_model函数​​：模型创建接口
4. ​​测试代码​​：验证模型的正向传播

通道注意力模块(CAM)详解

class CAM(nn.Module):def __init__(self, in_channels, reduction_ratio=