Step3: F_{ex} 操作(即Excitation操作) 计算公式如下: s = sigmoid(W_2 * Relu(W_1 z)) 其中的z表示上一步的 z , W_1, W_2 表示的是线性层。这里计算出来的$s$就是该模块的核心,用来表示各个channel的权重, 而且这个权重是通过前面这些全连接层和非线性层学习得到的,因此可以end-to-end训练。这
Sequeeze-and-Excitation(SE) Block是一个子模块,可以嵌到其他的模型中,作者采用SENet Block和ResNeXt结合在ILSVRC 2017的分类项目中得了第一。 层次结构 Sequeeze-and-Excitation的层次结构如下 1、AdaptiveAvgPool2d 2、Linear 3、ReLU 4、Linear 5、Sigmoid 先拆成两部分Squeeze部分和Excitation部分 Squeeze 部分就是...
我们将引入一个新的构建模块,为了提高质量,我们将其称为挤压-激励(SE)块,其目的是通过显式地对卷积特性的通道之间的相互依赖关系建模,从而提高网络产生的表示的质量。为此,我们提出一种机制,允许网络执行特征重新校准,通过该机制,它可以学习使用全局信息,选择性地强调信息特征,并抑制不太有用的特征。
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 CPU 推理时间方面,对于 224×224 像素的输入图像,ResNet-50 耗时 164ms,SE-ResNet-50 耗时 167ms。 参数数量对比:SE 模块的额外参数仅源于门控机制的两个全连接层,在总网络容量中占比很小。比 ResNet-50 多引入约 250 万个参数,增幅约 10% 。 对比了不同网络架构在添加 SE 模块前后的性能以及复杂...
与这些方法相反,通过引入新的架构单元,我们称之为“Squeeze-and-Excitation”(SE)块,我们研究了架构设计的一个不同方向——通道关系。我们的目标是通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力。为了达到这个目的,我们提出了一种机制,使网络能够执行特征重新校准,通过这种机制可以学习使用全局信息来...
什么是squeeze-and-excitation(SE)模块?为什么SE模块能够提高深度学习模型的性能?如何在实际应用中使用SE模块?让我们一步一步来回答这些问题。 1.引言 深度学习模型在图像分类、目标检测等任务上取得了巨大成功。然而,随着模型的深度增加,网络内部的信息传递和特征学习变得更加困难。为了克服这个问题,研究者提出了一种称...
Sequeeze-and-Excitation(SE) Block是一个子模块,可以嵌到其他的模型中,作者采用SENet Block和ResNeXt结合在ILSVRC 2017的分类项目中得了第一。 层次结构 Sequeeze-and-Excitation的层次结构如下 1、AdaptiveAvgPool2d 2、Linear 3、ReLU 4、Linear 5、Sigmoid ...
Excitation部分。得到Squeeze的11C的表示后,加入一个FC全连接层(Fully Connected),对每个通道的重要性进行预测,得到不同channel的重要性大小后再作用(激励)到之前的feature map的对应channel上,再进行后续操作。 SE模块的灵活性在于它可以直接应用现有的网络结构中。这里以Inception和ResNet为例。对于Inception网络,没有残...
squeeze-and-excitation实例 -回复squeeze-and-excitation实例-回复 什么是"Squeeze and Excitation" (SE)? "Squeeze and Excitation" (SE)是一种用于提高卷积神经网络(CNN)性能的残差模块。它通过引入一种自适应的特征通道权重,能够在保留卷积操作的同时,通过重要性自己学习逐通道的特征重标定。 为什么需要"Squeeze ...