简述:本文提出了一个新的卷积模块SCConv(空间和通道重构卷积),用于压缩CNN并减少冗余计算。SCConv包括空间重构单元(SRU)和通道重构单元(CRU),分别处理空间和通道冗余。SCConv可以简单地替换CNN中的标准卷积,实验证明,它可以在降低复杂性和计算成本的同时,提高模型性能。 2、SENet:通道注意力模块(2018) (Squeeze-and-...
以VGGNet、Inception 系列和 ResNet 系列为代表的 2010-2020 年代的卷积神经网络 (ConvNets) 在多种视觉任务中取得了巨大的进展,它们的共同特点是顺序堆叠多个基本模块 (Basic Building Block),并采用金字塔结构 (pyramid network architecture)...
An application layer protocol recognition method incorporating SENet channel attention and Transformer is proposed. The model focuses on spatiotemporal feature extraction of protocol data, and the model consists of a spatial feature extraction module and a time extraction module. SE blocks...
3.SENet 通道注意力模块 4.DConv动态卷积 5.完全注意力FANs 6.CA注意力 7.自适应空间特征融合(ASFF) 8.全新多尺度融合(CFNet 2023年) 9.无参数注意力机制(simAM) 10.卷积三重注意力模块 11.Selective Query Recollection(SQR) 12.CV自动数据增强插件(MedAugment) 13.域泛化语义分割模型 朋友们,你们想发pape...
基于上面的缺陷,就提出了带有注意力机制Attention的seq2seq。先对注意力机制做一个简单理解:人们在观察一张图片时,要判断图片内容,并不需要观察图片的每一个细节,而只需要关注里面的主要事物即可;对应到Attention上,本质就是对输入进行加权,结合SENet的SE模块就可以理解了。
SeNet 网址: https://arxiv.org/abs/1709.01507 利用Squeeze-and-Excitation 模块计算注意力权重概率分布,然后作用于特征图上实现对每个通道重加权功能。 人生来就有 Attention 注意力机制,看任何画面,我们会自动聚焦到特定位置特定物体上。对于输入给网络的任何模态,不管是图像、文本、点云还是其他,我们都希望网络通过...
针对现有基于时空特征的协议识别方法提取协议特征不充分、不全面的问题,提出了一种基于SENet和Transformer的应用层协议识别方法。该方法关注协议数据的时空特征,由加入SENet注意力的残差网络构成的空间特征提取模块和Trans-former网络编码器构成的时间提取模块组成。空间特征提取阶段,在残差网络结构中加入SE块获取多个卷积通道...
如下图所示,在输入SE注意力机制之前(左侧白图C2),特征图的每个通道的重要程度都是一样的,通过SENet之后(右侧彩图C2),不同颜色代表不同的权重,使每个特征通道的重要性变得不一样了,使神经网络重点关注某些权重值大的通道。 这里就简单回顾一下~ 4.3 其他通道注意力机制 ...
遵循SENet,首先通过全局平均池化聚合输入特征 并获取聚合特性 ,然后将 馈入多层感知机以生成通道权重 ,然后乘以通道,生成最终输出。 MobieViT-ParC Network 目前,现有的混合结构基本上可以分为3种主要结构,包括串行结构、并行结构和分叉结构。在所有三种结构中,第三种结构目前性能最佳。MobileViT也采用了分叉结构。受此...
SeNet 网址: https://arxiv.org/abs/1709.01507 利用Squeeze-and-Excitation 模块计算注意力权重概率分布,然后作用于特征图上实现对每个通道重加权功能。 人生来就有 Attention 注意力机制,看任何画面,我们会自动聚焦到特定位置特定物体上。对于输入给网络的任何模态,不管是图像、文本、点云还是其他,我们都希望网络通过...