论文:Squeeze-and-Excitation Networks 论文链接:arxiv.org/abs/1709.0150 代码地址:github.com/hujie-frank/ PyTorch 代码地址:github.com/miraclewkf/S 引用: 有参考添加链接描述,在此文章的理解上,增加了一些代码注释。 编辑于 2025-03-03 14:12・IP 属地北京 ...
Squeeze-and-Excitation Networks(SENet) 结构和代码如下(参考:b站视频:YOLOv5 v6.1添加SE,CA,CBAM,ECA注意力机制教学,即插即用): Global pooling:每个channel上面的所有点做平均,这样每个channel都输出一个数。所以左图中,HxWxC变成了1x1xC。(参考:关于global average pooling理解和介绍) FC就是全连接层。
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 Sequeeze-and-Excitation(SE) block并不是一个完整的网络结构,而是一个子结构,可以嵌到其他分类或检测模型中,作者采用...
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...
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 Sequeeze-and-Excitation(SE) block并不是一个完整的网络结构,而是一个子结构,可以嵌到其他分类或检测模型中,作者采用...
SENet的全称是Squeeze-and-Excitation Networks，主要包含两部分：Squeeze：原始feature map的维度为H*W*C，其中H是高度(Height)，W是宽度(width)，C是通道数(channel)。Squeeze做的事情就是将原始特征图H*W*C压缩为1*1*C的响应图(一般采取Global Average Pooling实现)。H*W压缩成一维后，相当于这一维参数获得了...
代码实现为 classBasicBlock(nn.Module):expansion=1def__init__(self,inplanes,planes,stride=1,downsample=None):super(BasicBlock,self).__init__()self.conv1=conv3x3(inplanes,planes,stride)self.bn1=nn.BatchNorm2d(planes)self.relu=nn.ReLU(inplace=True)self.conv2=conv3x3(planes,planes)self.bn...
论文代码地址:https://github.com/hujie-frank/SENet PyTorch代码地址:https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorch 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ---第一菇 - 摘要--- 1.1 论文摘要 卷积神经网络(CNNs)的核心模块其实就是卷积操作,该操作通过融合每一层局部感受野的空间和不同通道信息来构建特征。在此...
Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze & Excitation’ in Fully Convolutional Networks(附代码) 文章目录 摘要 介绍 方法 空间压缩和信道激励(cSE) 通道压缩和空间激励 空间和通道的压缩和激励模块(scSE)...
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...