Squeeze-and-Excitation Networks(SENet) 结构和代码如下(参考:b站视频:YOLOv5 v6.1添加SE,CA,CBAM,ECA注意力机制教学,即插即用): Global pooling:每个channel上面的所有点做平均,这样每个channel都输出一个数。所以左图中,HxWxC变成了1x1xC。(参考:关于global average pooling理解和介绍) FC就是全连接层。
arxiv:https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址:https://github.com/hujie-frank/SENet PyTorch代码地址:https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorch 简介: Sequeeze-and-Excitation(SE) block是feature map前面的加的一个(魔改)的优化子结构,通过这个这个东西,我们可以调节学习特征权重,给fileter加上一个att...
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...
论文地址：[1709.01507] Squeeze-and-Excitation Networks (arxiv.org)代码地址：https://github.com/h...
squeeze_and_excitation公式 Basic block和SE block 代码实现为 classBasicBlock(nn.Module):expansion=1def__init__(self,inplanes,planes,stride=1,downsample=None):super(BasicBlock,self).__init__()self.conv1=conv3x3(inplanes,planes,stride)self.bn1=nn.BatchNorm2d(planes)self.relu=nn.ReLU(inplace...
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]) ...
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 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2.2...
2,Excitation: Adaptive Recalibration Excitation操作如公式3。从最后一个等号开始看,前面squeeze得到的结果是z,这里先用W1乘以z,就是一个全连接层操作,W1的维度是C/r × C,这个r是一个缩放参数,在文中取的是16(取16实验效果好,没有具体说明为什么),这个参数的目的是为了减少channel个数从而降低计算量。又因为...
SENet的全称是Squeeze-and-Excitation Networks,主要包含两部分: (1)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...
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...