Squeeze-and-Excitation Networks (SENets) 的主要思想是为每一个卷积模块的通道增加一个参数,以便网络可以自适应的调整每个特征图的权重。它建立了一个模块用来改善不同通道之间的相互依赖性,并且没有增加明显的计算量。 卷积神经网络使用卷积核从图像中抽取层次信息。低层用来检索上下文碎片,例如边缘或者高频部分,高层...
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。 Squeeze-and-Excitation(SE) block...
1.3. Excitation 1.4. SE-Inception 和 SE-ResNet 2. SENet的复杂性分析 3. 总结 Reference SENet的提出动机非常简单,传统的方法是将网络的Feature Map等权重的传到下一层,SENet的核心思想在于建模通道之间的相互依赖关系,通过网络的全局损失函数自适应的重新矫正通道之间的特征相应强度。 SENet由一些列SE block组成...
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,X∈RW′×H′×C′,U∈RW×H×CFtr:X→U,X∈RW′×H′×C′,U∈RW×H×C。为了简化说明,在接下来的表示中,我们将FtrFtr看作一个标准的卷积算子。V=[v1,v2,…,vC]V=[v1,v2,…,vC]表示学习到的一组滤波器核,vcvc...
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...
这篇文章“Squeeze-and-Excitation Networks”是CVPR2018的一篇论文,因为最近看的MnasNet的论文里面提到了SENet里面提出的一个很有用的block,所以又翻出来看了下这篇文章,原论文见 Squeeze-and-Excitation Networks。 下面是对论文的一个简单翻译: 摘要 卷积神经网络(CNN)的核心组成部分是卷积算子,它通过在...
Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）是自动驾驶公司Momenta在2017年提出的一种图像识别结构，它在2017年ILSVR竞赛中夺冠，其准确率提升显著，达到了2.251%，远超前一年的第一名。这种结构通过建立特征通道间的相关性模型，强化重要特征，从而提高识别精度。SENet的核心在于其Block单元，该单元在传统卷积...
《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。
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。
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 ...