论文地址: Squeeze-And-Excitation Networks 工程代码: StickCui/PyTorch-SE-ResNet 0. 摘要 卷积神经网络的核心模块就是卷积模块,它通过融合局部感受野上的空间信息和通道维度的信息来构建特征图,该论文之前…
从 1998 年经典的 LeNet，到 2012 年历史性的 AlexNet，之后深度学习进入了蓬勃发展阶段，百花齐放，大放异彩，出现了各式各样的不同网络，包括 LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、NiN、Inception v1 到 v4、Inception-ResNet、ResNet、WRN、FractalNet、Stochastic Depth、DenseNet、ResNeXt、Xception、SENet、SqueezeNet、...
前面我们提到了SaE,就是SENetV2相对于SENetV1的主要改进机制,下面的图片介绍了其内部工作原理。 SENet V2中所提出的SaE(Squeeze-and-Excitation)模块的内部工作机制。挤压输出后,被输入到多分支的全连接(FC)层,然后进行激励过程。分割的输入在最后被传递以恢复其原始形状。这种设计能够让网络更有效地学习到输入数据...
从1998 年经典的 LeNet,到 2012 年历史性的 AlexNet,之后深度学习进入了蓬勃发展阶段,百花齐放,大放异彩,出现了各式各样的不同网络,包括 LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、NiN、Inception v1 到 v4、Inception-ResNet、ResNet、WRN、FractalNet、Stochastic Depth、DenseNet、ResNeXt、Xception、SENet、SqueezeNet、NASNet...
基于改进SE-Net网络与多注意力的脑肿瘤分类方法;目录;01;脑肿瘤分类的背景与意义;传统分类方法的局限性;改进SE-Net网络与多注意力机制的应用;引言部分:简要介绍脑肿瘤分类的背景与意义、现有技术及其局限性以及改进SE-Net网络与多注意力机制的应用。;02;深度学习在医学图像分类中的应用;SE-Net网络原理及优缺点分析...
多注意力机制的结合通过替换激活函数、添加注意力模块等方式对SE-Net网络进行改进,实现多注意力机制的结合。同时,利用消融实验和对比实验验证改进模块的有效性,确保改进模型在脑肿瘤分类任务中取得更好的性能表现。改进模型的具体实现010203引言部分:简要介绍脑肿瘤分类的背景与意义、现有技术及其局限性以及改进SE-Net网络...
ImageNet和ILSVRC ImageNet是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类。 ILSVRC全称ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge,从2010年开始举办到2017年最后一届,使用ImageNet数据集的一个子集,总共有1000类。 历届结果 评价标准 top1是指概率向量中最大的作为预测结果,若分类正确,则为正确;top5则...
手工筛选肿瘤图像来预测脑肿瘤类别的方法非常耗时,而将深度学习与医学图像相结合的方式,可以在一定程度上帮助医生解决这一问题,因此提出改进的SE-Net网络.首先,将Swish激活函数代替批归一化和特征融合后的ReLU激活函数,使模型更好地学习有效特征;其次,在第一层和第二层卷积层后分别添加ECA和改进的BAM注意力模块,在空...
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该研究结合了 SE-ResNet 和扩展长短期记忆网络(E-LSTM)来对医学影像进行描述。其原理主要包括两个方面: 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...