深度学习基于PyTorch的快速轻量级通道注意力机制（FFCM）：EfficientNet模型改进与应用

内容概要：本文介绍了一种快速轻量级的通道注意力机制（FFCM），并通过修改MBConv模块将其应用于EfficientNet模型中。FFCM由局部通道交互和全局通道交互两部分组成。局部通道交互通过深度可分离卷积实现，全局通道交互则采用全局平均池化和两个卷积层来减少通道维度并恢复。为了将FFCM集成到MBConv模块中，定义了`add_ffcm_to_mbconv`函数，该函数在MBConv模块的前向传播过程中插入FFCM模块。最后，通过`create_model`函数创建了一个带有FFCM的EfficientNet模型，并修改了分类头以适应不同的类别数量。代码还展示了如何加载预训练权重以及模型的测试输出。; 适合人群：对深度学习有一定了解，特别是熟悉卷积神经网络和注意力机制的研究人员或工程师。; 使用场景及目标：①理解快速轻量级通道注意力机制（FFCM）的设计思路及其在卷积神经网络中的应用；②掌握如何修改现有的卷