Squeeze-and-Excitation Networks论文解读 Squeeze-and-ExcitationNetworks (1)目的:通过改进网络结构提高神经网络的特征提取能力。 (2)改进点:提出了一种新的网络结构单元,称为Squeeze-and-Excitation网络块, (3)SE模块 上图是SE模块的示意图。给定一个输入x,其特征通道为c1,通过一系列的卷积变换成一个特征通道数为...
1.2 Excitation: Adaptive Recalibration 为了利用squeeze操作的信息和利用通道间的信息依赖,我们接下来使用excitation操作来完成,而且这个操作需要满足两个条件:第一,操作灵活能够获得通道间的非线性关系;第二,学到的关系不一定是互斥的,因为我们希望多个通道特征被加强,而不是像one-hot那种形式,只加强某一个通道特征。
Squeeze-and-Excitation Networks论文解读 Squeeze-and-ExcitationNetworks(1)目的:通过改进网络结构提高神经网络的特征提取能力。 (2)改进点:提出了一种新的网络结构单元,称为Squeeze-and-Excitation网络块, (3)SE模块 上图是SE模块的示意图。给定一个输入x,其特征通道为c1,通过一系列的卷积变换成一个特征通道数为...
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...
⑨Role of Excitation 为了提供excitation功能的一个清晰认知图像,作者研究了SE_Resnet50的数据分布。这个数据分布主要从3个角度来考察,一是不同的类经过Excitation之后的数据分布,二是在不同的网络深度下数据分布的差异,三是同一个类中不同图片的数据分布变化。
SQUEEZE-AND-EXCITATION BLOCKS 一个block的结构大致如下: 上图中Fsq是Squeeze过程,Fex是Excitation过程,然后通过Fscale将学习到的权重作用在输入上。 Squeeze: Global Information Embedding 作者将Squeeze过程称为global information embedding的过程,因为squeeze的过程实际上是对feature map利用global pooling来整合全局特征。
Squeeze-and-Excitation Networks Abstract 卷积神经网络(CNNs)的核心构件是卷积运算符,它使网络能够通过在每一层的局部接受域内融合空间和信道信息来构建信息特征。大量的先前研究已经调查了这种关系的空间组成部分,试图通过提高整个特征层次的空间编码质量来增强CNN的表征能力。在这项工作中,我们关注的是通道关系,并提出...
Highway networks引入了一种门控机制来控制信息在高速公路上的流动。在这些工作之后,对网络层之间的连接进行了进一步的改进,这对深度网络的学习和表示特性有了很好的改善。另一种与此密切相关的研究方向是改进网络中包含的计算元素的功能形式的方法。Grouped convolutions被证明是学习到基数的有效变换。多分支卷积可以...
Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)另外一点是SE模块是通用的,这意味着其可以嵌入到现有的网络架构...
论文:Squeeze-and-Excitation Networks 论文链接: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 Sequeeze-and-Excitation(SE) block并不是一个完整的网络结构,而是一个子结构,可以嵌到其他分类或检测模型中,作者采用...