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FcaNet: Frequency Channel Attention Networks

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如何进行FcaNet-TS的实验

Soso-developer opened this issue · comments

您好,请问如何进行LF、TS、NAS几个实验呢?尤其是TS,没有太明白code里是怎么实现的

commented

@Soso-developer
如果要跑LF的实验,那就是只选低频信号就好了,就行这个地方:

FcaNet/model/layer.py

Lines 15 to 17 in aa5fb63

elif 'low' in method:
all_low_indices_x = [0,0,1,1,0,2,2,1,2,0,3,4,0,1,3,0,1,2,3,4,5,0,1,2,3,4,5,6,1,2,3,4]
all_low_indices_y = [0,1,0,1,2,0,1,2,2,3,0,0,4,3,1,5,4,3,2,1,0,6,5,4,3,2,1,0,6,5,4,3]

如果要跑TS的实验,那么就需要做很多实验了:

  • 获取每个频率的性能,以ImageNet一般7x7的大小为例,总共有49个频谱,那么就拿这49个频段挨个做attention的实验
  • 然后把这49个频段的结果按照性能排序,选取最高的k个,如果k=2,4,8,16的话继续做4次实验
  • 最终得到性能最高的k,这个就是TS的结果

非常感谢您的回答。也就是说选用top1,挨个选取49个频谱来对比即可?

请问,SE注意力中的全局池化对应的是低频信号中的(0,0)吗