Swin-Transformer改进（1）：与SE模块的结合

1.在Swin Transformer中集成SE模块

在计算机视觉领域，Transformer架构已经逐渐成为卷积神经网络(CNN)的有力竞争者。

Swin Transformer作为一种高效的视觉Transformer变体，通过引入局部窗口计算和层级特征表示，在多项视觉任务中取得了优异表现。

本文将详细介绍如何通过集成Squeeze-and-Excitation(SE)模块来进一步增强Swin Transformer的特征表示能力。

代码概述

这段Python代码实现了以下核心功能：

1. 定义了一个适配Swin Transformer结构的SE模块

2. 开发了一个递归函数，将SE模块插入到Swin Transformer的每个块中

3. 创建了一个完整的模型构建函数，支持预训练权重和自定义分类头

深入解析SE模块实现

class SEModule(nn.Module):
    """ 正确的SE模块实现，适配Swin的(B, L, C)格式 """
    
    def __init__(self,