ResNet_Attention(CBAM,SE) 官方说明: , 所需环境 Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0 使用方法(带有CIFAR10的trian) 该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中,我们使用CIFAR10作为数据集。 # To train with Se python train_CIFAR10.py --prefix 4 --device 1 --epoch 160 --att_type se # To trian with CBAM python train_CIFAR10.py --prefix 5 --device 1 --epoch 160 --att_type cbam 验证结果 ResNet50(训练了160个时代)ACC@1=93.41% A