SENet,胡杰(Momenta)在2017.9提出,通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力,SE块以微小的计算成本为现有的最先进的深层架构产生了显著的性能改进,SENet block和ResNeXt结合在ILSVRC 2017赢得第一名,Squeeze-and-Excitation Networks,作者源码 核心思想: 提出背景:现有网络很多都是主要在空间维度方...
2.Excitation操作:根据Squeeze操作得到的通道重要性系数,对每个通道的特征图进行加权,即通过一个全连接层对重要性系数进行学习,得到一个权重向量,然后将该向量应用到原始的特征图上。 通过引入SE模块,SENet可以自适应地对不同通道进行加权,从而增强对于重要通道的关注度,提高模型的表现力。实验表明,在图像分类、物体检测...
element-wise的操作消耗也不可忽略 14. SENet 15. SKNet 往期回顾 基础知识 【CV知识点汇总与解析】|损失函数篇 【CV知识点汇总与解析】|激活函数篇 【CV知识点汇总与解析】| optimizer和学习率篇 【CV知识点汇总与解析】| 正则化篇 【CV知识点汇总与解析】| 参数初始化篇 【CV知识点汇总与解析】| 卷积和池...
element-wise的操作消耗也不可忽略。 14. SENet 15. SKNet 编辑:黄继彦
使神经网络更加高效的CNN网络结构设计准则: 输入通道数与输出通道数保持相等可以最小化内存访问成本; 分组卷积中使用过多的分组会增加内存访问成本; 网络结构太复杂(分支和基本单元过多)会降低网络的并行程度; element-wise的操作消耗也不可忽略。 14. SENet 15. SKNet ...
CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet。 WideResNet( WRN ) motivation:ResNet的跳连接,导致了只有少量的残差块学到了有用信息,或者大部分残差...
分组卷积中使用过多的分组会增加内存访问成本; 网络结构太复杂(分支和基本单元过多)会降低网络的并行程度; element-wise的操作消耗也不可忽略。 14. SENet 15. SKNet 代码语言:javascript 本文作者丨zzq@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/68411179...
ImageNet 2017 竞赛 Image Classification 任务的冠军模型SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)中的特征重标定策略,通过引入一个称为“Squeeze-and-Excitation”(SE)模块的结构,对卷积神经网络中的特征通道进行动态重标定。这种机制能够显著提高网络对特征重要性的适应能力,增强了模型的学习和表达能力,进而提高网络的性能...
使神经网络更加高效的CNN网络结构设计准则: 输入通道数与输出通道数保持相等可以最小化内存访问成本 分组卷积中使用过多的分组会增加内存访问成本 网络结构太复杂(分支和基本单元过多)会降低网络的并行程度 element-wise的操作消耗也不可忽略 14. SENet 15. SKNet...
由表1可以看到,2017年的冠军方案SENet的错误率已经降至2.25%,这个精度已经超过人类视觉水平,I LSVRC大赛也在这一年停办,但深度学习和计算机视觉的研究仍然继续向前发展。2017年,刘壮等人在ResNet的基础上提出了DenseNet网络,作为2017年CVPR的最佳论文,作者通过大量使用跨层的密集连接,强化了卷积过程中特征重要性,另外也...