1. SE-ResNet: SE-ResNet 是一种深度残差网络,其核心思想是通过添加残差连接来缓解深度网络训练中的梯度消失问题。它可以有效地提高网络的深度,从而提高网络的表达能力。在医学影像描述任务中,SE-ResNet 可以用于提取图像的特征表示,从而为后续的描述生成提供基础。 2. E-LSTM: E-LSTM 是一种扩展长短期记忆网络...
除此之外,SE 模块还可以嵌入到含有skip-connections的模块中。上右图是将 SE 嵌入到 ResNet 模块中的一个例子,操作过程基本和 SE-Inception 一样,只不过是在 Addition 前对分支上 Residual 的特征进行了特征重标定。如果对 Addition 后主支上的特征进行重标定,由于在主干上存在 0~1 的 scale 操作,在网络较深 ...
除此之外,SE模块还可以嵌入到含有skip-connections的模块中。上右图是将SE嵌入到 ResNet模块中的一个例子,操作过程基本和SE-Inception一样,只不过是在Addition前对分支上Residual的特征进行了特征重标定。如果对Addition后主支上的特征进行重标定,由于在主干上存在0~1的scale操作,在网络较深BP优化时就会在靠近输入层容...
观察上图就能发现都是block的输出维度有做变化而已,ResNet 网络一共分为5个stage(看最左栏的conv1_x 到·conv5_x), 那么从block的输出通道也从64, 放大到512 我们首先import一下nn这个模块, 该模块已经封装了定义ResNet所需要的所有函数, 非常之强大, 后续也不会import 其他的了 1import torch.nn as nn ...
SE Net: 增加通道上的注意力机制 eg:SE ResNeXt ResNet 论文翻译 介绍https://www.jianshu.com/p/93990a641066 恒等映射 ResNet中所提出的Residual block之所以成功,原因有两点,第一,是它的shortcut connection增加了它的信息流动,第二,就是它认为对于一个堆叠的非线性层,那么它最优的情况就是让它成为一个恒...
对于SeresNet这样的复杂模型而言,预训练权重文件就像是它的起跑线,为模型在新任务上的快速适应和高效学习提供了坚实的基础。 二、预训练权重的优势 加速收敛:使用预训练权重初始化模型,可以显著减少模型在新任务上的训练时间,因为模型已经具备了一定的特征提取能力,能够更快地捕捉到任务相关的关键信息。 提升性能:预...
[1] Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt [2] Squeeze-and-Excitation Networks [3] Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 数据介绍 使用公开鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等相同形状块进行堆叠...
本例通过实现SE-ResNet,来显示如何将SE模块嵌入到ResNet网络中。SE-ResNet模型如下图: 实战详解 1、数据集 数据集选用植物幼苗分类,总共12类。数据集连接如下: 链接:https://pan.baidu.com/s/1gYb-3XCZBhBoEFyj6d_kdw 提取码:q060 在工程的根目录新建data文件夹,获取数据集后,将trian和test解压放到data文...
SeResNet.png 1. 数据集构建 每个像素点即每条数据中的值范围为0-255,有的数字过大不利于训练且难以收敛,故将其归一化到(0-1)之间 # 数据集处理# transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)---以0.5的概率对图片做水平横向翻转# transforms.RandomCrop(32, padding=4)---填充到40*40后,再随机裁剪成32*32...
resnext和SEresnet代码详解(一行一行代码详解).pdf,resnext和SEresnet代码详解 (⼀⾏⼀⾏代码详解) resnext是是由由resnet50演演变变⽽⽽来来,,于于resnet50的的区区别别就就是是在在卷卷积积块块和和激激活活函函数数之之间间 增增加加了了bn板板 块块,