论文:Squeeze-and-Excitation Networks 论文链接:arxiv.org/abs/1709.0150 代码地址:github.com/hujie-frank/ PyTorch 代码地址:github.com/miraclewkf/S 引用: 有参考添加链接描述,在此文章的理解上,增加了一些代码注释。 编辑于 2025-03-03 14:12・北京 深
我们提出了一种称为"压缩-激励"(Squeeze-and-Excitation,SE)块的新型架构单元,旨在通过显式建模卷积特征通道间的相互依赖关系,提升网络生成特征的表征质量。为此,我们设计了一种特征重校准(feature recalibration)机制,使网络能够利用全局信息来自适应地增强有用特征并抑制次要特征。
excitation=Relu(excitation)excitation = Fully_connected(excitation, units=out_dim, layer_name=layer_name+'_fully_connected2') excitation=Sigmoid(excitation) # scale 信息的归一化处理 [0, 1] excitation= tf.reshape(excitation, [-1,1,1,out_dim]) scale= input_x *excitationreturnscale defFully_co...
SENet的全称是Squeeze-and-Excitation Networks，主要包含两部分：Squeeze：原始feature map的维度为H*W*C，其中H是高度(Height)，W是宽度(width)，C是通道数(channel)。Squeeze做的事情就是将原始特征图H*W*C压缩为1*1*C的响应图(一般采取Global Average Pooling实现)。H*W压缩成一维后，相当于这一维参数获得了...
Squeeze-and-Excitation Networks【SENet】【阅读笔记】 提出了利用channel信息的SE(squeeze and excitation)模块,可以很大程度地提升表现而增加极少的计算消耗。 SE block 输入XX经过了卷积操作FtrFtr后得到了特征图UU。uc=vc∗X=∑C′s=1vsc∗xsuc=vc∗X=∑s=1C′vcs∗xs,特征图中的值是所有C'的和。
Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze & Excitation’ in Fully Convolutional Networks(附代码) 文章目录 摘要 介绍 方法 空间压缩和信道激励(cSE) 通道压缩和空间激励 空间和通道的压缩和激励模块(scSE)...
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...
我们的工作就是基于这一点并提出了 Squeeze-and-Excitation Networks(简称 SENet)。在我们提出的结构中,Squeeze 和 Excitation 是两个非常关键的操作,所以我们以此来命名。我们的动机是希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。另外,我们并不打算引入一个新的空间维度来进行特征通道间的融合,而是采用了一种全新的「...
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 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...