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...
3.Excitation Operator We next assess the choice of non-linearity for the excitation mechanism. We consider two further options: ReLU and tanh, and experiment with replacing the sigmoid with these alternative non-linearities. The results are reported in Table 12. We see that exchanging the sigmoid...
一、论文简介 二、论文主要思想 三、模型设计 1.Transformation(转换) 2.Squeeze: Global Information Embedding 3.Excitation: Adaptive Recalibration 4.实例化 一、论文简介 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,2018...
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...
《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 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...
SENet的全称是Squeeze-and-Excitation Networks,主要包含两部分: (1)Squeeze:原始feature map的维度为H*W*C,其中H是高度(Height),W是宽度(width),C是通道数(channel)。Squeeze做的事情就是将原始特征图H*W*C压缩为1*1*C的响应图(一般采取Global Average Pooling实现)。H*W压缩成一维后,相当于这一维参数获得...
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。
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 ...
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...