SENet由一系列SE block组成,一个SE block的过程分为Squeeze(压缩)和Excitation(激发)两个步骤。其中Squeeze通过在Feature Map层上执行Global Average Pooling得到当前Feature Map的全局压缩特征向量,Excitation通过两层全连接得到Feature Map中每个通道的权值,并将加权后的Feature Map作为下一层网络的输入,也称为SE通道注意...
简单分享一个“简单”却很有效的子结构设计——SE block(Squeeze-and-Excitation block),它发掘并刻画feature map中channel-wise feature间的关系,并显式地进行特征重标定,以提升有用的特征、抑制作用不太大…
因为excitation操作有两个全连接层,为了简化操作引入了参数r,r是用来减少全连接层维度的。 得到s后,可以通过下式得到SE block的最终输出 从上式可以看出 就是通道上的乘积, 。 上述就是SE block的原理,可以看出SE block其实就是一个自注意力(self-attention)的函数。 二、实例化(Instantiations) 之前说是SE bloc...
这篇论文提出了一种称为scSE(Concurrent Spatial and Channel `Squeeze & Excitation') block的神经网络,它可以应用在CNN的任意层,用于增强CNN编码空间信息(spatial encoding)能力,提高CNN的图像识别能力。 在Kaggle image segmentation比赛--TGS Salt Identification Challenge中,它帮助我的ResNet34+U-Net模型在LB上的...
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
Squeeze-and-Excitation block。像前面所说,SE block可以应用在任何转换上。论文中,那卷积操作作为例子。 表示卷积操作, 表示卷积的核,那么 的输出 可以表示为:Squeeze:Global Information Embedding :作者将squeeze视为对全局信息的embedding,我们知道在卷积操作中,每一个filter都操作在一个...
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...
excitation operation, in which sample-specific activations, learned for each channel by a selfgating mechanism based on channel dependence, govern the excitation of each channel. The feature maps UU are then reweighted to generate the output of the SE block which can then be fed directly into ...
SEblock就是给不同通道赋不同的权重,具体操作是对U做squeeze(average global pooling,size=W*H),...
Figure 1. A Squeeze-and-Excitation block. SE构建块的基本结构如图1所示。对于任何给定的变换Ftr:X→U\mathbf{F}_{tr} : \mathbf{X} \rightarrow \mathbf{U},X∈ℝW′×H′×C′,U∈ℝW×H×C\mathbf{X} \in \mathbb{R}^{W' \times H' \times C'}, \mathbf{U} \in \mathbb{R}^...