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https://zhuanlan.zhihu.com/p/65459972 相当于对每个channel做attention。 Squeeze:每个channel压缩至成向量(Global Average Pooling) Excitation:向量乘到对应的channel里 image.png image.png image.png SENet + 双塔: https://zhuanlan.zhihu.com/p/358779957 COLD...
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 ...
卷积神经网络顾名思义就是依赖卷积操作,使用局部感受区域(local receptive field)的思想融合空间信息和通道信息来提取包含信息的特征。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...
Squeeze-and-Excitation Blocks Squeeze-Excitation块是一个计算单元,可以为任何给定的变换构造Ftr:X->U;。为了简单起见,在下面的符号中我们将Ftr作为卷积运算符。设V = [v1, v2, ……, vC]表示学习的滤波器内核集合,其中vc指的是第c个滤波器的参数。然后我们可以将Ftr的输出写为U = [u1; u2, ……, uC...
SENet的全称是Squeeze-and-Excitation Networks,中文可以翻译为压缩和激励网络。主要由两部分组成: Squeeze部分。即为压缩部分,原始feature map的维度为HWC,其中H是高度(Height),W是宽度(width),C是通道数(channel)。Squeeze做的事情是把HWC压缩为11C,相当于把HW压缩成一维了,实际中一般是用global average pooling实现...
2、Excitation的操作过程是一个生成不同通道的权重的过程: 这里使用了两层的全连接层 、 ,一层的relu,一层的sigmoid,具体操作如图所示: 这里全连接层导致的通道数的变化,是一种降维减小运算量的操作。至于为什么要使用全连接,则是因为这样操作可以进行端到端的学习,能够进行反向传播,充分学习到不同通道的依赖关系...
Excitation: Adaptive Recalibration 为了利用Squeeze得到的信息,提出了第二个op,这个op需要满足2个要求:一个是足够灵活,需要能够学习channel间的非线性关系,另一个就是能够学习non-mutually-exclusive关系,这个词我的理解是非独占性,可能是说多个channnel之间会有各种各样的关系吧。
Squeeze-and-Excitation Networks Paper 近些年来,卷积神经网络在很多领域都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经网络的核心,通常被看做是在局部感受野上,将空间上(spatial)的信息和特征维度上(channel-wise)的信息进行聚合的信息聚合体。卷积神经网络
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;