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在ImageNet-1K数据集上,我们根据经验表明,即使在保持复杂性的限制条件下,增加基数也能够提高分类精度。此外,当我们增加容量时,增加基数比更深或更宽更有效。我们的模型,命名为ResNeXt是我们加入ILSVRC的基础2016年分类任务,我们获得第二名。我们进一步研究了ImageNet-5K集合和COCO检测集合上的ResNeXt,也显示出比ResNet...
SE:Squeeze-and-Excitation的缩写,特征压缩与激发的意思。 可以把SENet看成是channel-wise的attention,可以嵌入到含有skip-connections的模块中,ResNet,VGG,Inception等等。 在resnet中加入SE: 下图是SE-ResNet, 可以看到SE module被apply到了residual branch上。我们首先将特征维度降低到输入的1/r,然后经过ReLu激活后...
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