1.3. Excitation 1.4. SE-Inception 和 SE-ResNet 2. SENet的复杂性分析 3. 总结 Reference SENet的提出动机非常简单,传统的方法是将网络的Feature Map等权重的传到下一层,SENet的核心思想在于建模通道之间的相互依赖关系,通过网络的全局损失函数自适应的重新矫正通道之间的特征相应强度。 SENet由一些列SE block组成...
本文提出一种新的网络单元——“Squeeze-and-Excitation(SE)” block,希望通过对各通道的依赖性进行建模以提高网络的表示能力,并且可以对特征进行逐通道调整,这样网络就可以学习通过全局信息来有选择性的加强包含有用信息的特征并抑制无用特征。 SEblock的基本结构见图1。第一步squeeze操作,将各通道的全局空间特征作为...
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。这个结构是2017 ILSVR竞赛的冠军,top5的错误率达到了2.251%,比2016年的第一名还要低25%,可谓提升巨大。 Squeeze-and-Excitation(SE) block...
SE-Net Squeeze-and-Excitation Networks 压缩并激活 通道的注意力,稍微增加了一点计算量,但是效果提升较明显Squeeze-and-Excitation(SE) block是一个子结构,可以有效地嵌到其他分类或检测模型中。 SENet的核心思想在于通过网络根据loss去学习featuremap的特征权重来使模型达到更好的结果SE模块本质上是一种attention机制2...
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c2的特征,与传统cnn操作不一样的是,接...
Highway networks引入了一种门控机制来控制信息在高速公路上的流动。在这些工作之后,对网络层之间的连接进行了进一步的改进,这对深度网络的学习和表示特性有了很好的改善。另一种与此密切相关的研究方向是改进网络中包含的计算元素的功能形式的方法。Grouped convolutions被证明是学习到基数的有效变换。多分支卷积可以...
Squeeze and excitation block SE为计算单元,可以由任意输入变换构建 为方便起见,本文将Ftr看作是卷积操作。 代表可学习的卷积核集合。其中,vc代表第c个卷积核的参数。Ftr的输出表示如下,*代表卷积, 其中, X = , 为一个2D核,表示vc的一个通道与对应的x的通道进行卷积。由于结果是所有通道相加和。vc中存在潜在...
大量先前的研究已经调查了这种关系的空间组成部分,试图通过提高空间编码的质量来增强 cnn 的代表性。在这项工作中,我们将重点放在通道关系上,并提出了一种新的结构单元,我们称之为“挤压-激励”(se)块,它通过明确建模通道之间的相互依赖性,自适应地重新校准通道特征响应。
Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）另外一点是SE模块是通用的，这意味着其可以嵌入到现有的网络架构...
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...