论文地址:openaccess.thecvf.com/c 本文发布于CVPR2018,提出了一种特殊的神经网络结构SENet(Squeeze-and-Excitation Network),其核心思想在于通过建模通道之间的关系来增强网络的表征能力。 论文总览与摘要: 本文提出了一种新的架构单元——“Squeeze-and-Excitation”(SE)模块,用于提升卷积神经网络的表现力。SE模块通过...
hujie-frank/SENetgithub.com/hujie-frank/SENet 1 Introduction 最基本的卷积操作开始说起。近些年来,卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经网络的核心,通常被看做是在局部感受野上,将空间上(spatial)的信息和特征维度上(channel-wise)的信息进行聚合的信息聚合体。卷积神经网络由一...
今天我们继续来学习一种新的网络SENet(《Squeeze-and-Excitation Networks》),它的出现使卷积神经网络又一次取得较大进步,并以极大的优势获得了最后一届ILSVRC(2017)竞赛图像分类任务的冠军。就让我们一起来学习一下吧! 论文地址:SENet:https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 代码地址:GitHub - hujie-frank/SENet:...
论文题目:Squeeze-and-Excitation Networks 官方代码: https://github.com/hujie-frank/SENetgithub.com/hujie-frank/SENet 这篇文章的着重点是放在图片通道的attention上,整篇文章的思路也非常simple yet effective,将赋予通道权重的过程主要分为两步:squeeze和excitation。 整篇文章的流程图其实非常简单,就是上图...