通过这种方式,SE模块能够自适应地学习到每个通道的重要性,并且根据任务的需要加权调整特征图中的通道贡献。这种注意力机制有助于网络更好地关注重要的特征通道,从而提高模型性能。 总而言之,SE模块通过引入Squeeze和Excitation操作,通过自适应地学习每个通道的权重,增强了神经网络的表达能力和性能,使网络能够更有效地学习...
在深度学习的璀璨星河中，SENet犹如一颗璀璨的明珠，由Jie Hu及其团队在2017年精心打造。它旨在革新卷积神经网络（CNN）的内在运作，通过引入自适应特征提取的注意力机制，提升通道间信息传递的效率，赋予模型更强的表达力。SE模块的核心在于其独特的"Squeeze"和"Excitation"步骤。首先，Squeeze操作通过全局平均...