与这些方法相反,通过引入新的架构单元,我们称之为“Squeeze-and-Excitation” (SE)块,我们研究了架构设计的一个不同方向——通道关系。我们的目标是通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力。为了达到这个目的,我们提出了一种机制,使网络能够执行特征重新校准,通过这种机制可以学习使用全局信息...
论文:Harmonic Networks: Deep Translation and Rotation Equivariance 变换等变性 (Transformation Equivariance) 直接将输入变换与特征向量变换相关联的所追求的属性称为等变性。换另外一种说法,就是输入图片变换之后,feature map产生相应的变换,比如图片产生平移,feature map也发生了平移,图片旋转...Fully...
随机池化一方面最大化地保证了Max值的取值,一方面又确保了不会完全是max值起作用,造成过度失真;除此之外,其可以在一定程度上避免过拟合。 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...
3.2 Excitation :自適應重新校正 再接下來就是 Excitation操作,如下公式(3)。直接看最後一個等號,前面 squeeze 得到的結果是 z,這裡先用 W1 乘以 z,就是一個全連線層操作,W1的維度是 C/r*c,這個 r 是一個縮放引數,在文中取得是 16,這個引數的目的是減少 channel 個數從而降低計算量。又因為 z 的維度...
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。为了简化说明,在接下来的表示中,我们将 Ftr 看做一个标准的卷积算子。V=[v1, v2, ...vc] 表示学习到的一组滤波器核,Vc 指的是第c 个滤波器的参数。然后我们可以将 Ftr 的输出写作 U=[u1, u2, u3...uc],其中: Ftr...
Squeeze-and-Excitation Networks论文翻译——中文版 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。...特征U\mathbf{U}首先通过squeeze操作,该操作跨越空间维度W×HW \times H聚合特征映射来产生通道描述符。...Squeeze-and-Excitat...
2202年知乎:“为什么'gene'要译做基因?难道前人不知道早在2160年代的时候'基因'就变得和'精液'同音...
翻译论文汇总:https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation 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...
Squeeze-and-Excitation Networks论文翻译——中文版 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。...特征U\mathbf{U}首先通过squeeze操作,该操作跨越空间维度W×HW \times H聚合特征映射来产生通道描述符。...Squeeze-and-Excitat...