1 概念辨析—下采样和上采样 2 Squeeze-and-Excitation (SE) 3 压缩(Squeeze) 4 激励(Excitation) 5 scale操作 6 相乘特征融合 7 SE模块的实现 8 优势 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 1 概念辨析—下采样和上采样 概念 上采样(upsampling):又名放大图像、图像插值; 主要目的是放大原图像,从而可以...
SENet 是 Squeeze-and-Excitation Networks 的简称,拿到了 ImageNet2017 分类比赛冠军,其效果得到了认可,其提出的 SE 模块思想简单,易于实现,并且很容易可以加载到现有的网络模型框架中。SENet 主要是学习了 channel 之间的相关性,筛选出了针对通道的注意力,稍微增加了一点计算量,但是效果比较好。 通过上图可以理解他...
我们引入了一个新的建筑单元,我们称之为Squeeze-and-Excitation(SE)块,其目的是通过明确地建模网络卷积特性的通道之间的相互依赖关系来提高网络生成的表示的质量。为此,我们提出了一种机制,允许网络执行特征重新校准,通过这种机制,网络可以学会使用全局信息,有选择地强调信息特征,并抑制不太有用的特征。 SE模块的结构如...
所提出的模块中的Excitation部分涉及一个全连接层,用于捕获全局表示。这种专门模块确保只有最重要的特征被传递到后续层。当这种独特的模块设计在像ResNet这样的网络中,特别是在残差模块中,其影响会加剧,实质上作为网络的过滤机制,就像SE ResNet所看到的那样。 作者提出了一个升级的SE模块,即Squeeze Aggregated Excitation...
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...
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 ...
在我们本次的工作中,我们专注于去研究不同通道之间的关系,并提出了一种新颖的结构,称为“Squeeze-and-Excitation” SE模块,该模块通过对每一个特征层的信息分别建模从而去自适应的重新定义每一个通道的特征。我们还证明了该种架构能够轻易的被移植用于其他网络架构。后续通过更多的实验,我们还发现SE模块能够以轻微的...
一、SE块(SQUEEZE-AND-EXCITATION BLOCKS) SE模块是在一个我们称为 的变化上建立的,其中 的输入为 ,输出为 。 为了便于理解,我们可以将变换 看成是一个简单的卷积操作,用式子 表示,其中 表示第c个卷积核。那么输出 能用下式表示: 上式中*表示卷积, ...