改写：通道注意力机制包括Squeeze、Excitation和Scale三个关键操作能够显式地建模特征通道之间的相互依赖关系主要思想是通过学习每个通道的重要性权重来调节不同通道的特征在特征融合中的贡献度。Squeeze操作通过全局池化顺着空间维度对特征进行压缩表征着在特征通道上的全局分布使靠近输入的层获得全局感受野；Excitation操作通过参数 为每个特征通道生成权重；Scale操作将计算出来

Squeeze、Excitation和Scale是通道注意力机制的三个核心操作，该机制能够明确地建模特征通道之间的相互依赖关系。其主要思想是学习每个通道的重要性权重，以调节不同通道特征在特征融合中的贡献度。全局池化用于Squeeze操作，通过顺着空间维度对特征进行压缩，表征特征通道的全局分布，使得靠近输入层的层获得全局感受野。Excitation操作通过为每个特征通道生成参数权重。Scale操作将计算出的各通道权重分别和原特征图对应通道的二维矩阵相乘。通道注意力机制可以提高模型对通道特征的敏感度，仅需增加少量参数即可提升性能。