SENet 通道注意力机制涨点效果表现最好 自适应特征校准:SENet通过Squeeze-and-Excitation模块,对每个通道的特征进行自适应权重调整,增强重要特征,抑制无关或冗余特征。这种机制可以提升模型对故障信号关键特征的敏感度,提高故障诊断的准确性。 通道间依赖建模:SENet能够捕捉不同通道特征之间的关系,通过重新校准特征通道的权...
3.5.1 SENet 可参考《CNN卷积神经网络之SENet及代码》SENet:卷积操作中,每个通道对应一类特征。而不同特征对最终任务结果贡献是不一样的,所以考虑调整各通道的权重。 SE模块,对各通道中所有数值进行全局平均,此操作称为Squeeze。比如28×28×128的图像,操作后得到128×1的向量。 此向量输入全连接网络,经过sigmoid输...
SENet:自适应特征图重新加权 DenseNet:每个层连接到之后的每个层 FractalNet:使用分形结构,不用残差 SqueezeNet:压缩网络,减少参数 NASNet:学习网络架构 网络应用总结 VGG、GoogLeNet、ResNet均被广泛使用,可在模型族中获取 ResNet 是当前默认最佳的选择,也可考虑 SENet 研究趋向于极深的网络 研究重心围绕层/跳过连接的...
VGGFace 模型可借助 VGGFace()构造函数来创建,通过 “model” 参数可指定要创建的具体模型类型。keras - vggface 库提供了三个预训练的 VGGModels,其中默认的是通过 “model = 'vgg16'” 的 VGGFace1 模型,另外还有两个 VGGFace2 模型,分别是 “resnet50” 和“senet50”。 以下示例展示了创建 “resnet50...
图2.2.1 不同模型在imagenet下的结果,其中SENet是SE-ResNeXt 2.3 不同层下SE的表现 图2.3.1 不同层下SE的作用 如图2.3.1所示,在较低层上,SE的表现是让信息更有共享性,不同类型下,该层的神经元激活值基本相同,即泛化性;而到了高层,越来越趋向于分开不同的类别,不同类型下,该层的神经元激活值明显不同...
SENet:自适应特征图重新加权 DenseNet:每个层连接到之后的每个层 FractalNet:使用分形结构,不用残差 SqueezeNet:压缩网络,减少参数 NASNet:学习网络架构 网络应用总结 VGG、GoogLeNet、ResNet均被广泛使用,可在模型族中获取 ResNet 是当前默认最佳的选择,也可考虑 SENet 研究趋向于极深的网络 研究重心围绕层/跳过连接的...
简介:图像分类经典神经网络大总结(AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ) 前言 在CNN网络结构的演化上,出现过许多优秀的CNN网络,CNN的经典结构始于1998年的LeNet,成于2012年历史性的AlexNet,从此盛于图像相关领域。 发展历史:Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> ...
VGGFace 模型可借助 VGGFace()构造函数来创建,通过 “model” 参数可指定要创建的具体模型类型。keras - vggface 库提供了三个预训练的 VGGModels,其中默认的是通过 “model = 'vgg16'” 的 VGGFace1 模型,另外还有两个 VGGFace2 模型,分别是 “resnet50” 和“senet50”。
VGGFace 模型可借助 VGGFace()构造函数来创建,通过 “model” 参数可指定要创建的具体模型类型。keras - vggface 库提供了三个预训练的 VGGModels,其中默认的是通过 “model = 'vgg16'” 的 VGGFace1 模型,另外还有两个 VGGFace2 模型,分别是 “resnet50” 和“senet50”。
VGGFace 模型可借助 VGGFace()构造函数来创建,通过 “model” 参数可指定要创建的具体模型类型。keras - vggface 库提供了三个预训练的 VGGModels,其中默认的是通过 “model = 'vgg16'” 的 VGGFace1 模型,另外还有两个 VGGFace2 模型,分别是 “resnet50” 和“senet50”。