1.backbone的body层,也就是resnet层提取的输出 Resnet中的基本组成单元residual结构,分为左右两种,50用的是后面一种bottleneck结构50 101 152的区别其实就是每组layer里面bottleneck的个数不同。 class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True, norm_...
1 SENet: Squeeze-and-Excitation Networks, 直译就是挤压和激励的网络,该网络是2017年ILSVRC比赛的第一名,同时由于其可以很方便的嵌入到其余的卷积神经网络中提升精度,受到了颇多的关注,也由此引发了卷积神经网络对于注意力机制的思考,随后诞生了各式各样的注意力机制,如CBAM,DACNet等。 论文截图 论文地址:https://...
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