In this work, we focus on channels and propose a novel architectural unit, which we term the "Squeeze-and-Excitation"(SE) block, that adaptively recalibrates channel-wise feature responses by explicitly modelling interdependencies between channels. We demonstrate that by stacking these blocks together...
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...
利用1个像素来表示一个通道，实现低维嵌入，然后再经过Excitation这一步学到一个权重W，最后根据学到的...
SEblock就是给不同通道赋不同的权重,具体操作是对U做squeeze(average global pooling,size=W*H),得到一维向量(长度为C),然后做excitation(类似RNN中的门机制,学习参数W来建立通道相关性),得到的结果作为U中C个channel的权重做scale。其目的是学习每个通道的重要程度,增强有用的特征抑制无用的特征(Selectively enhan...
Squeeze-and-Excitation Networks个人理解 通道关系,从这个角度出发作者提出了一种新的网络结构单元,作者称之为“Squeeze-and-Excitation”网络块。作者的定位是通过精确的建模卷积特征各个通道之间的作用关系...敏感性以使得这些有价值的信息在之后的网络层中能够得到利用,而没有什么用的特征信息则被舍弃。为了达到对通道...
tanh slightly worsens performance, while using ReLU is dramatically worse and in fact causes the performance of SE-ResNet-50 to drop below that of the ResNet-50 baseline. This suggests that for the SE block to be effective, careful construction of the excitation operator is important. 翻译...
Squeeze-and-Excitation 塊是一個計算單元,可以為任何給定的變換構建:Ftr:X->U。為了簡化說明,在接下來的表示中,我們將 Ftr 看做一個標準的卷積運算元。V=[v1, v2, ...vc] 表示學習到的一組濾波器核,Vc 指的是第c 個濾波器的引數。然後我們可以將 Ftr 的輸出寫作 U=[u1, u2, u3...uc],其中: ...
论文作者:Jie Hu Li Shen Gang Sun 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Hu_Squeeze-and-Excitation_Networks_CVPR_2018_paper.pdf SENet官方Caffe实现:https://github.com/hujie-frank/SENet 民间TensorFlow实现:https://github.com/taki0112/SENet-Tensorflow ...
SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）算法。可以翻译成夹逼与激励网络。然后他们就不翻译了。夹逼对抗...