卷积神经网络顾名思义就是依赖卷积操作,使用局部感受区域(local receptive field)的思想融合空间信息和通道信息来提取包含信息的特征。有很多工作从增强空间维度编码的角度来提升网络的表示能力,本文主要聚焦于通道维度,并提出一种新的结构单元——“Squeeze-and-Excitation(SE)”单元,对通道间的依赖关系进行建模,可以自...
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...
to explore the impact of the proposed SE block for the basic networks with different depths and second, to investigate its capacity of integrating with current state-of-the-art network architectures, which aim to a fair comparison between SENets and non-SENets rather than...
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...
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...
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 ...
机器学习论文笔记(五):Squeeze-and-Excitation Networks arxiv:https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址:https://github.com/hujie-frank/SENet PyTorch代码地址:https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorch 简介: Sequeeze-and-Excitation(SE) block是feature map前面的加的一个(魔改)的优化子结构,通过这个这...
《Squeeze-and-Excitation Networks》这篇文章在17年就发布在axiv上了,最近一次修改是2019年五月,最近看用的人还是蛮多的,可能是因为效果好而且使用简单吧。 该网络其实可以理解为一个网络中的插件,可以和各种网络配合,如最基础的卷积层,resnet,inception等等。下面来看看它的实现原理。
Squeeze-and-Excitation Networks论文翻译——中文版 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,...
comment:: (SENet)以前的工作都是在提高CNN的空间编码能力。这篇论文提出了“Squeeze-and-Excitation”块,研究通道之间的关系。 Why 以前的工作都是依赖卷积层融合感受野内的空间和各通道的信息 在网络中加入更多可学习层 VGG,ResNet(1×1卷积、BN),Highway networks。