Squeeze-and-Excitation Networks 大师兄 深度学习(Deep Learning)话题下的优秀答主157 人赞同了该文章 目录 收起 1. SENet详解 1.1. SE Block 1.2. Squeeze 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Feat...
变换,加入SE block就可以得到SE-Inception network了,如下图表示。 图2.png 对于residual networks来说,非直连部分可以当作是一个 变换,如下图所示。 图3.png 可以看出SE block应用起来很方便,像其他的网络,如Mobilenet、Sufflenet、ResNeXt 等可以作类似的应用。
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。这么大的提升是怎么来的呢?今天就...
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「...
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「...
SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)网络详解 论文:《Squeeze-and-Excitation Networks》 论文链接: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 原文链接:https://bl......
Squeeze-and-Excitation Networks(简称 SENet)是 Momenta 胡杰团队(WMW)提出的新的网络结构,利用SENet,胡杰团队一举取得最后一届 ImageNet 2017 竞赛 Image Classification 任务的冠军,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%。 作者在文中将SENet block插入到现有的多种分类网络中,都取...
[论文笔记] SENet:Squeeze-and-Excitation Networks 说在前面 这篇文章的核心就是SE Block的设计,可以直接下跳【4、SE Block 设计】,其他都是一些琐碎的论文细节,论文官方也也有详解,可能会更好地帮助理解。这个笔记本身是我个人记录一些论文细节的地方,因此比较多。 官方的链接: Momenta:ImageNet冠军模型SE-Net详解...
SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)网络详解 论文:《Squeeze-and-Excitation Networks》 论文链接: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 原文链接:https://bl......
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c2的特征,与传统cnn操作不一样的是,接下...