有很多工作从增强空间维度编码的角度来提升网络的表示能力,本文主要聚焦于通道维度,并提出一种新的结构单元——“Squeeze-and-Excitation(SE)”单元,对通道间的依赖关系进行建模,可以自适应的调整各通道的特征响应值。如果将SE block添加到之前的先进网络中,只会增加很小的计算消耗,但却可以极大地提升网络性能。依靠SE...
SENets:Squeeze-and-Excitation Networks 论文阅读 。基于目前主流的Inception或者ResNet结构,Squeeze-and-Excitation结构也非常易于添加实现。 Abstract:卷积通过在一定感受野内融合空间和各通道间的信息达到提取特征...,特别是在低层卷积中,感受野的尺寸均较小。为了解决这一问题,作者提出squeeze模块,将全局空间信息压缩为...
我们引入了一个新的建筑单元,我们称之为Squeeze-and-Excitation(SE)块,其目的是通过明确地建模网络卷积特性的通道之间的相互依赖关系来提高网络生成的表示的质量。为此,我们提出了一种机制,允许网络执行特征重新校准,通过这种机制,网络可以学会使用全局信息,有选择地强调信息特征,并抑制不太有用的特征。 SE模块的结构如...
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×C\mathbf{F}_{tr}: \mathbf{X} \rightarrow \mathbf{U}, \, \mathbf{X} \in \mathbb{R}^{W' \times H' \times C'}, \mathbf{U} \in \mathbb{R}^{W \times H \times ...
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“Squeezeand-Excitation”(SE)模块,通过显式地建模通道之间的相互依赖关 系,自适应地重新校准通道式的特征响应。通过将这些块堆叠在一起, 我们证明了我们可以构建 SENet 架构,在具有挑战性的数据集中可以 进行泛化地非常好。关键的是,我们...
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...
(SENet)Squeeze-and-Excitation Networks论文阅读笔记2018 Abstract CNN的核心building block是卷积操作,它通过融合感受野内的空间以及通道之间的信息,产生了有信息的特征。之前的许多研究已经探索了这种关系的空间成分,试图通过在整个特征层次上提高空间编码的质量来提升网络的表达能力。在本文中,相反,我们聚焦在通道维度的关...
深度学习论文阅读图像分类篇(六):SENet《Squeeze-and-Excitation Networks》 Abstract 摘要 1. Introduction 引言 2. Related Work 相关工作 3. Squeeze-and-Excitation Blocks 3.1. Squeeze: Global Information Embedding 全局信息嵌入 3.2. Excitation: Adaptive Recalibration 自适应重新校正 ...
《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。
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...