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:...
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...
a是ResNeXt基本单元,如果把输出那里的1x1合并到一起,得到等价网络b拥有和Inception-ResNet相似的结构,而进一步把输入的1x1也合并到一起,得到等价网络c则和通道分组卷积的网络有相似的结构。 到这里,可以看到本文的野心很大,相当于在说,Inception-ResNet和通道分组卷积网络,都只是ResNeXt这一范式的特殊形式而已,进一步说...
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...
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...
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...
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 ...
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...
2.构建SE-ResNet 网络模型,最后接Softmax来处理output 1)构建 SE-Block单元 # SE-Block单元--SEblock是一个子结构,几乎可以嵌入任何一个神经网络模型之中classSE_Block(nn.Module):def__init__(self,input_channel,reduction=16):super(SE_Block,self).__init__()self.adaptive_avg_pool=nn.AdaptiveAvgPoo...