源码地址:GitHub - hujie-frank/SENet: Squeeze-and-Excitation Networks 论文引用数:40685 期刊/会议:CVPR2018 1.摘要 卷积神经网络建立在卷积运算的基础上,卷积运算通过在局部感受野内融合空间和通道信息来提取信息特征。为了提升网络的表征能力,近期的一些方法已经证明了增强空间编码的优势。在本研究中,我们专注于通道...
基于通道之间的依赖关系对每个通道过一种筛选机制(self-gating-mechanism)操作,以此来对各个通道进行权值评比(excitation),特征图组U在经过这种筛选机制对feature maps中的特征图进行权值评估(excitation)后就是SE网络模块的最终输出了,之后在将这些特征图组作为后续网络层的输入。
Excitation激励 对激励的概念叫做Adaptive Recalibration,自适应重校准,也就是利用Squeeze压缩向量内做一些交互,实现通道间的信息共享。具体计算时,采用一个带有 sigmoid 激活函数的简单门控机制来充分捕捉通道间的依赖关系: δ 是ReLu, σ 是sigmoid,考虑计算效率,通过 W1 和W2 做个瓶颈结构,维度通过 W1 变化到 C/...
PyTorch代码地址:https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorch Sequeeze-and-Excitation(SE) block并不是一个完整的网络结构,而是一个子结构,可以嵌到其他分类或检测模型中,作者采用SENet block和ResNeXt结合在ILSVRC 2017的分类项目中拿到第一,在ImageNet数据集上将top-5 error降低到2.251%,原先的最好成绩是2.991%。
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...
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。为了简化说明,在接下来的表示中,我们将Ftr看作一个标准的卷积算子。V=[v1,v2,…,vC]表示学习到的一组滤波器核,vc指的是第c个滤波器的参数。然后我们可以将Ftr的输出写作U=[u1,u2,…,uC...
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 Networks Abstract 卷积神经网络(CNNs)的核心构件是卷积运算符,它使网络能够通过在每一层的局部接受域内融合空间和信道信息来构建信息特征。大量的先前研究已经调查了这种关系的空间组成部分,试图通过提高整个特征层次的空间编码质量来增强CNN的表征能力。在这项工作中,我们关注的是通道关系,并提出...
Convolutional neural networksProposed 3DCNN, Squeeze-and-Excitation (SE) and attention GRU model for SER.To capture spatial and temporal features, SE-3DCNN model is applied to 3D-MFCC.Attention GRU is applied to seamlessly learn important temporal dependencies.The fusion of SE-3D-CNN and AGRU (...
In contrast to these methods, we investigate a different aspect of architectural design —— the channel relationship, by introducing a new architectural unit, which we term the “Squeeze-and-Excitation” (SE) block. Our goal is to improve the representational power of a network by explicitly mo...