ResNet改进(53)：带有ECA注意力机制的ResNet模型

1.创新点分析

本文将详细介绍一个基于PyTorch实现的、带有高效通道注意力(ECA)模块的ResNet模型。

这个模型结合了经典的ResNet架构和最新的注意力机制，能够有效提升图像分类任务的性能。

模型概述

这个代码实现了一个自定义的ResNet模型，主要特点包括：

1. 基于ResNet34架构

2. 可选择是否使用预训练权重

3. 在每个残差块后添加ECA注意力模块

4. 可灵活调整输出类别数

核心组件解析

1. ECAAttention模块

class ECAAttention(nn.Module):
    """Efficient Channel Attention module.
    Args:
        channels: Number of channels in the input feature map.
        kernel_size: Size of the convolutional kernel for local cross-channel interaction.
    "