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...
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/r后再通过W2放...
Convolutional neural networks are built upon the convolution operation, which extracts informative features by fusing spatial and channel-wise information together within local receptive fields. In order to boost the representational power of a network, much existing work has shown the benefits of enhanci...
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...
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,通过显式地建模通道之间的相互依赖关系,自适应地重新校准通道式的特征响应。通过将这些块堆叠在一起,我们证明了我们可以构建SENet架构,在具有挑战性的数据集中可以进行泛化地非常好。关键的是,我们发现SE块以...
我们的工作就是基于这一点并提出了 Squeeze-and-Excitation Networks(简称 SENet)。在我们提出的结构中,Squeeze 和 Excitation 是两个非常关键的操作,所以我们以此来命名。我们的动机是希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。另外,我们并不打算引入一个新的空间维度来进行特征通道间的融合,而是采用了一种全新的「...
深度学习论文阅读图像分类篇(六):SENet《Squeeze-and-Excitation Networks》 Abstract 摘要 1. Introduction 引言 2. Related Work 相关工作 3. Squeeze-and-Excitation Blocks 3.1. Squeeze: Global Information Embedding 全局信息嵌入 3.2. Excitation: Adaptive Recalibration 自适应重新校正 ...
Squeeze-and-Excitation Networkshttps://arxiv.org/abs/1709.01507 ILSVRC 2017 image classification winnerhttps://github.com/hujie-frank/SENet 本文主要提出了一个新的网络模块 Squeeze-and-Excitation block,作用就是对不同 channel 给予不同的权重, selectively emphasise informative features and suppress less us...
Squeeze-and-Excitation Networks论文解读 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...
这篇文章“Squeeze-and-Excitation Networks”是CVPR2018的一篇论文,因为最近看的MnasNet的论文里面提到了SENet里面提出的一个很有用的block,所以又翻出来看了下这篇文章,原论文见 Squeeze-and-Excitation Networks。 下面是对论文的一个简单翻译: 摘要 卷积神经网络(CNN)的核心组成部分是卷积算子,它通过在...