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...
为先降维再升维的两层全连接层(dense为全连接层),升维的dense做了分组操作,来预测输入不同组卷积的注意力因素。较于se、sk的注意力机制,更加细腻。 第三步: 不同的组的注意力因素权重,加权到原始的分组特征中,并进行特征融合,实现注意力的分配任务。 3.性能表现 ImageNet 2012 数据集上的图像分类性能: 本文...
由此可见,SE 模块可以嵌入到现在几乎所有的网络结构中。通过在原始网络结构的 building block 单元中嵌入 SE 模块,我们可以获得不同种类的 SENet。如 SE-BN-Inception、SE-ResNet、SE-ReNeXt、SE-Inception-ResNet-v2 等等。 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:...
如SE-BN-Inception、SE-ResNet 、SE-ReNeXt、SE-Inception-ResNet-v2等等。 在工程中,打印出相应的网络结构,拿出其中bottleneck结构可以看到: (4): bottleneck_IR_SE( (shortcut_layer): MaxPool2d(kernel_size=1, stride=1, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (res_layer): Sequential( (0): B...
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...
本项目基于paddle 实现了图像分类模型 SE_ResNeXt,建议使用GPU运行。动态图版本请查看:用PaddlePaddle实现图像分类-SE_ResNeXt(动态图版),具体介绍如下: ResNeXt: VGG和ResNet的成功表明通过堆叠相同形状的Block的方法不仅可以减少超参数的数量,而且能取得SOTA的结果。而GoogleNet和Inception为代表的实践也表明,通过split-tr...
ResNet一直都是非常卓越的性能级网络从 2015年诞生的原型ResNet一直到最近后续加了squeeze-and-excitation模块的SEResNet, 因为残差机制使得网络层能够不断的加深并且有效的防止性能退化的问题 今天老样子先说原理后上代码和大家一起了解ResNet的理论和实际代码中的架构, 之后再说到其他变种 ...
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...
在ResNet网络中加入SE(Squeeze-and-Excitation)模块,可以通过增强通道间的相关性来提高网络的表现能力。以下是如何在ResNet中加入SE模块的详细步骤: 1. 研究并理解ResNet网络结构 ResNet(残差网络)是一种通过引入残差连接来解决深度网络训练难题的网络结构。其基本思想是通过引入“捷径”(shortcut connections)来允许网...
Electronic Technology&Software Engineering 数据库系统设计Database System Design 基于SE-ResNet的民族服饰识别系统的设计与实现 张明何茜悦赵成龙 （中南民族大学计算机科学学院湖北省武汉市430074）摘要：本文研究将实际场景与深度学习技术结合，采用深度学习图像识别算法，结合前后端技术设计一款民族服饰识别系统。本实验在...