为了使提出的SE块设计具有实际用途,它必须在改进的性能和增加的模型复杂性之间提供一个良好的权衡。本文以ResNet-50和SE-ResNet-50之间的比较为例来说明与模块相关的计算负担。一张224×224像素输入图像对ResNet-50来说需要大约3.86 GFLOPs,SE-ResNet-50需要大约3.87GFLOPs,相对增长0.26%,但精度却有很大提高;而更...
图3是两个SENet实际应用的例子,左侧是SE-Inception的结构,即Inception模块和SENet组和在一起;右侧是SE-ResNet,ResNet和SENet的组合,这种结构scale放到了直连相加之前。 图3:SE-Inception和SE-ResNet结构 二、测试 1、ImageNet测试 作者用ImageNet 2012数据集,比较了不同深度下、不同类型的SENet结构和非SENet结构的...
我们首先考虑Inception网络[5]的SE块的构造。在这里,我们简单地将转换Ftr作为一个完整的Inception模块(见图2),通过对架构中的每个这样的模块进行更改,我们获得了一个SE-Inception网络。SE块也可以直接与Residual网络一起使用(图3描述了SE-ResNet模块的模式)。这里转换Ftr的SE块变为了残差模块的非恒等分支。Squeeze和...
上图是SE 模块的示意图。给定一个输入 x,其特征通道数为 c1 c1 c ,通过一系列卷积等一般变换后得到一个特征通道数为 c2 c2 c 的特征。与传统的 CNN 不一样的是,接下来我们通过三个操作来重标定前面得到的特征。 首先是 Squeeze 操作,我们顺着空间维度来进行特征压缩,将每个二维的特征通道变成一个实数,这个...
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; 主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上; ...
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“Squeezeand-Excitation”(SE)模块,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...
SE模块是一种轻量级的注意力机制,可以在不增加网络参数和计算量的情况下,引入全局信道间的依赖关系。它由两个关键组件组成:squeeze和excitation。Squeeze操作通过池化操作将输入特征图的空间维度压缩为一个小的特征向量。而excitation操作通过激活函数和全连接层,根据这个特征向量学习到一个权重向量,用于对原始特征图进行加...
SE模块结构图.jpg 可以很清晰的看到整个SE模块可以分为3个步骤,首先对卷积得到特征图进行Squeeze操作,得到channel级的全局特征,然后对全局特征进行Excitation操作,学习各个channel间的关系,也得到不同channel的权重,最后乘以原来的特征图得到最终的特征。简单理解,可以把这种学习权重的过程视作是一种"attention"的方法。接...
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“Squeezeand-Excitation”(SE)模块,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...
SE模块的灵活性在于它可以直接应用现有的网络结构中。这里以Inception和ResNet为例。对于Inception网络,没有残差结构,这里对整个Inception模块应用SE模块。对于ResNet,SE模块嵌入到残差结构中的残差学习分支中。 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...