Squeeze-and-Excitation Networks 一、SENet简介 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...
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...
2 Squeeze-and-Excitation (SE) SENet的全称是Squeeze-and-Excitation Networks,中文可以翻译为压缩和激励网络。主要由两部分组成: Squeeze部分。即为压缩部分,原始feature map的维度为HWC,其中H是高度(Height),W是宽度(width),C是通道数(channel)。Squeeze做的事情是把HWC压缩为11C,相当于把HW压缩成一维了,实际中...
Squeeze-and-Excitation Networks ie Hu[0000−0002−5150−1003] Li Shen[0000−0002−2283−4976] Samuel Albanie[0000−0001−9736−5134] Gang Sun[0000−00... 查看原文 OpenGL学习脚印: 投影矩阵和视口变换矩阵(math-projection and viewport matrix) ...
卷积神经网络顾名思义就是依赖卷积操作,使用局部感受区域(local receptive field)的思想融合空间信息和通道信息来提取包含信息的特征。有很多工作从增强空间维度编码的角度来提升网络的表示能力,本文主要聚焦于通道维度,并提出一种新的结构单元——“Squeeze-and-Excitation(SE)”单元,对通道间的依赖关系进行建模,可以自...
2.2 Excitation操作 直接上公式, 其中 就是Squeeze操作后得到的输出,维度为 。 一步步来看,首先是第一个 ,表明的意思就是一个简单的全连接操作,其中 的维度就是 , 是一个缩放参数,意思就是为了减少channel的个数(减少计算量),所以第一步的输出维度就是 ...
Squeeze-and-Excitation Networks 摘要 卷积神经网络建立在卷积运算的基础上,通过融合局部感受野内的空间信息和通道信息来提取信息特征。为了提高网络的表示能力,许多现有的工作已经显示出增强空间编码的好处。在这项工作中,我们专注于通道,并提出了一种新颖的架构单元,我们称之为“Squeeze-and-Excitation”(SE)块,通过显...
《Squeeze-and-Excitation Networks》这篇文章在17年就发布在axiv上了,最近一次修改是2019年五月,最近看用的人还是蛮多的,可能是因为效果好而且使用简单吧。 该网络其实可以理解为一个网络中的插件,可以和各种网络配合,如最基础的卷积层,resnet,inception等等。下面来看看它的实现原理。
Squeeze-and-Excitation Networks Abstract 卷积神经网络(CNNs)的核心构件是卷积运算符,它使网络能够通过在每一层的局部接受域内融合空间和信道信息来构建信息特征。大量的先前研究已经调查了这种关系的空间组成部分,试图通过提高整个特征层次的空间编码质量来增强CNN