Excitation激励 对激励的概念叫做Adaptive Recalibration,自适应重校准,也就是利用Squeeze压缩向量内做一些交互,实现通道间的信息共享。具体计算时,采用一个带有 sigmoid 激活函数的简单门控机制来充分捕捉通道间的依赖关系: δ 是ReLu, σ 是sigmoid,考虑计算效率,通过 W1 和W2 做个瓶颈结构,维度通过 W1 变化到 C/...
Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)是由自动驾驶公司Momenta在2017年公布的一种全新的图像识别结构,它通过对特征通道间的相关性进行建模,把重要的特征进行强化来提升准确率。这个结构是2017 ILSVR竞赛的冠军,top5的错误率达到了2.251%,比2016年的第一名还要低25%,可谓提升巨大。这么大的提升是怎么来的呢?今天就...
Squeeze-and-Excitation块是一个计算单元,它可以建立在一个将输入X∈RH’×W’×C'映射到特征map U∈RH×W×C的变换Ftr上。在下面的符号中,我们将Ftr作为一个卷积operator,并使用V = [v1, v2,… vC]表示滤波核的学习集,其中vc表示第c个滤波器的参数。我们可以把输出写成U = [u1,u2, … , uC] : ...
Reference [1] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “ImageNet classificationwith deep convolutional neural networks,” in NIPS, 2012. [2] A. Toshev and C. Szegedy, “DeepPose: Human pose estimation via deep neural networks,” in CVPR, 2014. [3] J. Long, E. Shelhamer, ...
大量先前的研究已经调查了这种关系的空间组成部分,试图通过提高空间编码的质量来增强 cnn 的代表性。在这项工作中,我们将重点放在通道关系上,并提出了一种新的结构单元,我们称之为“挤压-激励”(se)块,它通过明确建模通道之间的相互依赖性,自适应地重新校准通道特征响应。
Squeeze-and-Excitation Networkshttps://arxiv.org/abs/1709.01507 ILSVRC 2017 image classification winnerhttps://github.com/hujie-frank/SENet 本文主要提出了一个新的网络模块 Squeeze-and-Excitation block,作用就是对不同 channel 给予不同的权重, selectively emphasise informative features and suppress less us...
Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）是自动驾驶公司Momenta在2017年提出的一种图像识别结构，它在2017年ILSVR竞赛中夺冠，其准确率提升显著，达到了2.251%，远超前一年的第一名。这种结构通过建立特征通道间的相关性模型，强化重要特征，从而提高识别精度。SENet的核心在于其Block单元，该单元在传统卷积...
Squeeze-and-Excitation Networks的主要优势是什么? 如何实现Squeeze-and-Excitation Networks中的特征重标定? Squeeze-and-Excitation Networks在哪些领域应用最广泛? 1、摘要 卷积神经网络(CNNs)的核心构件是卷积算子,它通过在每一层的局部接受域内融合空间和信道信息来构造信息特征。之前的大量研究已经研究了这种关系的...
In contrast to these methods, we investigate a different aspect of architectural design —— the channel relationship, by introducing a new architectural unit, which we term the “Squeeze-and-Excitation” (SE) block. Our goal is to improve the representational power of a network by explicitly mo...
Squeeze-and-Excitation NetworksJie Hu 1∗ Li Shen 2∗ Gang Sun 1hujie@momenta.ai lishen@robots.ox.ac.uk sungang@momenta.ai1Momenta2Department of Engineering Science, University of OxfordAbstractConvolutional neural networks are built upon the con-volution operation, which extracts informative fea...