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Squeeze-and-Excitation SU30 2 人赞同了该文章 结构:全局池化加一个bottleneck结构。squeeze就是一个全局池化输出1*1*通道数。Excite就是两个全连接层中间夹一个ReLU,后面加一个sigmoid,通过调整输出通道数量整体构成一个bottleneck结构。发布于 2020-03-05 00:07...
相当于对每个channel做attention。 Squeeze:每个channel压缩至成向量(Global Average Pooling) Excitation:向量乘到对应的channel里 image.png image.png image.png SENet + 双塔: https://zhuanlan.zhihu.com/p/358779957 COLD
Squeeze-and-Excitation块是一个计算单元,可以为任何给定的变换构建:Ftr:X→U,X∈ℝW′×H′×C′,U∈ℝW×H×C\mathbf{F}_{tr}: \mathbf{X} \rightarrow \mathbf{U}, \, \mathbf{X} \in \mathbb{R}^{W' \times H' \times C'}, \mathbf{U} \in \mathbb{R}^{W \times H \times ...
2 Squeeze-and-Excitation (SE) 3 压缩(Squeeze) 4 激励(Excitation) 5 scale操作 6 相乘特征融合 7 SE模块的实现 8 优势 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 1 概念辨析—下采样和上采样 概念 上采样(upsampling):又名放大图像、图像插值;
Squeeze-and-Excitation Networks 将全局空间信息压缩到通道描述符中。这是通过使用全局平均池化来生成通道统计来实现的。 将H*W大小的特征图压缩成1*1大小 统计量Zc是由U通过其空间维度H× W收缩生成的,Zc表示第C个统计量,Uc表示第C通道的特征图。
Excitation: Adaptive Recalibration 为了利用Squeeze得到的信息,提出了第二个op,这个op需要满足2个要求:一个是足够灵活,需要能够学习channel间的非线性关系,另一个就是能够学习non-mutually-exclusive关系,这个词我的理解是非独占性,可能是说多个channnel之间会有各种各样的关系吧。
Squeeze-and-Excitation网络模块是一种能够对任意输入信息: , , 进行构造的运算单元。公式中的Ftr表示标准的卷积操作符,V=[v1,v2,...,vc]表示学习的卷积核集合。vc表示第c个卷积核参数。将卷积操作Ftr的输出表示为U=[u1,u2,...,uc],此处整个式子计算为: 此处...
2、Excitation的操作过程是一个生成不同通道的权重的过程: 这里使用了两层的全连接层 、 ,一层的relu,一层的sigmoid,具体操作如图所示: 这里全连接层导致的通道数的变化,是一种降维减小运算量的操作。至于为什么要使用全连接,则是因为这样操作可以进行端到端的学习,能够进行反向传播,充分学习到不同通道的依赖关系...