SENet(Squeeze-and-Excitation Networks) 什么是计算机视觉注意力 注意力机制就是对输入权重分配的关注,最开始使用到注意力机制是在编码器-解码器(encoder-decoder)中, 注意力机制通过对编码器所有时间步的隐藏状态做加权平均来得到下一层的输入变量。 计算机视觉(computer v......
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 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》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。 一、SE块(SQUEEZE-AND-EXCI...
[论文笔记] SENet:Squeeze-and-Excitation Networks 说在前面 这篇文章的核心就是SE Block的设计,可以直接下跳【4、SE Block 设计】,其他都是一些琐碎的论文细节,论文官方也也有详解,可能会更好地帮助理解。这个笔记本身是我个人记录一些论文细节的地方,因此比较多。 官方的链接: Momenta:ImageNet冠军模型SE-Net详解...
论文地址:[1709.01507] Squeeze-and-Excitation Networks (arxiv.org) 代码地址:github.com/hujie-frank/ 本文是ILSVRC2017挑战赛冠军,2018CVPR引用量第一的文章,使用cifar-10/100,Places365,Coco,ImageNet-1K等数据集均超越主流模型。本文是较早地将注意力机制作为即插即用模块引入卷积网络中的论文,为卷积神经网络...
我们首先将SE-ResNet与不同深度的ResNet体系结构进行比较,并在表2中报告结果。我们观察到,SE块在计算复杂性极小增加的情况下,跨不同深度持续提高性能 3.2 场景分类 3.3 目标检测 我们使用更快的R-CNN[4]检测框架作为评估我们的模型的基础,并遵循[76]中描述的超参数设置(即,端到端训练和‘2x’学习时间表)。
Squeeze and excitation block SE为计算单元,可以由任意输入变换构建 为方便起见,本文将Ftr看作是卷积操作。 代表可学习的卷积核集合。其中,vc代表第c个卷积核的参数。Ftr的输出表示如下,*代表卷积, 其中, X = , 为一个2D核,表示vc的一个通道与对应的x的通道进行卷积。由于结果是所有通道相加和。vc中存在潜在...
Squeeze-and-Excitation Networks 修改于 2022-09-04 21:47:44 2.1K0 举报 文章被收录于专栏:计算机视觉理论及其实现 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空间成分,试图通过提高整个特征层次的空间...