技术标签:目标检测论文解读 Squeeze-and-Excitation Networks (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c2的特征,...
解读Squeeze-and-Excitation Networks(SENet) 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… 张磊 DFANet: Deep Feature Aggregation Network 4. DFANet: Deep Feature Aggregation for...
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块是一个计算单元,它可以建立在一个将输入X∈RH’×W’×C'映射到特征map U∈RH×W×C的变换Ftr上。在下面的符号中,我们将Ftr作为一个卷积operator,并使用V = [v1, v2,… vC]表示滤波核的学习集,其中vc表示第c个滤波器的参数。我们可以把输出写成U = [u1,u2, … , uC] : ...
Squeeze-and-Excitation Networks 摘要 卷积神经网络建立在卷积运算的基础上,通过融合局部感受野内的空间信息和通道信息来提取信息特征。为了提高网络的表示能力,许多现有的工作已经显示出增强空间编码的好处。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“Squeeze-and-Excitation”(SE)块,通过显...
论文作者的工作就是基于这一点提出了Squeeze-and-Excitation Networks(简称SEnet)。在提出的结构中,Squeeze和Excitation是两个非常关键的操作,所以作者以此来命名。作者的动机是希望显示地建模特征通道之间的相互依赖关系。另外,并不打算引入一个新的空间维度来进行特征通道间的融合,而是采用了一种全新的“特征重标定”...
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...
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。
SENet的全称是Squeeze-and-Excitation Networks，主要包含两部分：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了...
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 ...