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...
基本都是常规处理和训练设置。采用了Relay backpropagation for effective learning of deep convolutional neural networks中的数据平衡策略。 6. Experiments 6.1 ImageNet Classification 本文实验的不同网络的配置见表2,训练曲线见图4-6。 在ImageNet验证集上不同网络的表现见表3。
Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)启发了近年来的很多工作。SENet网络的创新点在于关注channel之间的...
可以看做是feature map 的 attention ... 就跟spatial transform network一样,如果要学好attention, 就...
直接先上一张原文中的架构图,发现知乎上一张更好的配了步骤的图,盗过来了【1】, 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...
Spatial Transformer Networks--论文阅读笔记 Spatial Transformer Networks–论文阅读笔记 主要思想 用一个神经网络来生成仿射变换的变换矩阵,这样就得到一种仿射变换,用于处理数据使得之后用这些数据进行的后续的任务能获得更佳的效果。 预备知识:仿射变换 关于仿射变换,这个知乎回答我觉得很容易理解了 简单理解为 线性变换...
Squeeze-and-Excitation Networks(挤压和激励网络) 技术标签:深度学习网络结构设计注意力机制 Squeeze-and-Excitation Networks ie Hu[0000−0002−5150−1003] Li Shen[0000−0002−2283−4976] Samuel Albanie[0000−0001−9736−5134] Gang Sun[0000−00......
Squeeze-and-Excitation Networks 张佳程 12 人赞同了该文章 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、抑制作用不太大的特征。SE block以微小的计算成本为现有的先进...
ImageNet的冠军肯定是个非常不错的工作,而且我也看到了senet复现work的一些消息,不过我看论文以及自己...
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),...