Excitation操作:通过输入算出不同通道的权值,有了不同通道的权值,就能够将它乘到之前的feature map中,从而得到一个被重新加权后的feature map,直接将其作为整个block的输出 Scale操作: Sqeeze和Excitation的选择很多 左侧是一个inception的例子07:59 Sqeeze操作采用average pooling操作将c*h*w变为c*1*1,用以保持原...
干货| ImageNet冠军模型SE-Net详解 论文链接:https://arxiv.org/abs/1709.01507GitHub:https://github.com/hujie-frank/SENet 在 CVPR 2017 上,来自 Momenta 的高级研发工程师胡杰,代表他所在的 WMW 团队分享了获得 ImageNet 冠军的模型SENet。以下是胡杰的现场发言整理。关于Momenta:打造自动驾驶大脑,基于深度学习...
二十多年后的 ImageNet 比赛中,基于 CNN 的 AlexNet 在比赛中大放异彩,并引领了 CNN 的复兴,此后 CNN 的研究进入了高速发展期。目前卷积神经网络的发展有两个主要方向: 如何提高模型的性能。这个方向的一大重点是如何训练更宽、更深的网络。沿着这一思路涌现出了包括 GoogleNet,VGG,ResNet,ResNext 在内的很多经...
近两个月,国内团队先后在全球权威的人脸检测评测平台 FDDB 和全球自动驾驶算法公开排行榜 KITTI 以及 Cityscapes 上取得非常好的成绩,这在一定程度上证明了国内计算机视觉相关算法已达到国际顶尖水平。 今年ILSVRC 2016(全称是ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)分为五大部分,包括:目标检测、目标定位、视频...
(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)比赛分类项目的2012年冠军(AlexNet, top-5错误率16.4%,使用额外数据可达到15.3%,8层神经网络)、2014年亚军(VGGNet,top-5错误率7.3%,19层神经网络),2014年冠军(InceptionNet,top-5错误率6.7%,...
(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)比赛分类项目的2012年冠军(AlexNet, top-5错误率16.4%,使用额外数据可达到15.3%,8层神经网络)、2014年亚军(VGGNet,top-5错误率7.3%,19层神经网络),2014年冠军(InceptionNet,top-5错误率6.7%,22层神经网络)和2015年的冠军(ResNet,top-5错误率...
在CVPR 2018上,有一篇来自Momenta的高级研发工程师胡杰及其所在WMW团队的文章——获得ImageNet冠军的模型SENet。以下是对胡杰本人关于文章分享的整理。 我是Momenta高级研发工程师胡杰,很高兴可以和大家分享我们的SENet。借助我们提出 SENet,我们团队(WMW)以极大的优势获得了最后一届ImageNet 2017竞赛 Image Classification任...
AI 前线导语:“在第一篇文章《ImageNet 冠军带你入门计算机视觉:监督学习与神经网络的简单实现》中,我们介绍了神经网络的基本概念以及 Tensorflow 的基本用法。 本文为系列的第二篇文章,将会介绍卷积神经网络。重点介绍经典的卷积神经网络,全卷积网络的基本概念和基本单元,以及卷积神经网络与神经网络的异同。最后通过实现...
首先，论文《深度神经网络模型分析在实践中的应用》从多个维度对ImageNet冠军架构进行了细致的比较和评估。研究指出，功耗与批量大小和架构之间的关系相对独立，准确性和推理时间呈双曲线关系，能量约束成为实现最大可实现精度和模型复杂度的上限，而操作次数的评估对于推理时间的预测具有可靠性。为了更全面地...
HikVision(海康威视)是如何在 ImageNet 场景识别一项中夺得冠军的? 近两个月,国内团队先后在全球权威的人脸检测评测平台 FDDB 和全球自动驾驶算法公开排行榜 KITTI 以及 Cityscapes 上取得非常好的成绩,这在一定程度上证明了国内计算机视觉相关算法已达到国际顶尖水平。 今年 ILSVRC 2016(全称是ImageNet Large Scale ...