简单的低级特征聚合方法,如Global-Avg-Pooling的方式已被SENet证明是有效的方式,且一系列Bag-of-Visual-words模型也表明:用汇集局部区域所得的局部描述子,来组建成新的表示,这种方法是有效的。 故GENet针对如何从特征图中提取出好的feature context,再用于特征图间重要程度的调控进行了研究(基于SENet) 2. GENet...
基于上述观察,本文提出了GCNet,即能够像NLNet一样有效的对全局上下文建模,又能够像SENet一样轻量。 与传统的 non-local block不同,Eqn 3 中的 secondterm 独立于查询位置 i ii,这意味着该术语在所有查询位置 i ii 之间共享。 因此直接将全局上下文建模为所有位置特征的加权平均值,并将全局上下文特征聚合(添加)...
另外,SENet是一种新的图像识别架构,它通过比较特征通道之间的相关性来增强关键特征,从而提高分类准确性。SE-ResNet结合了SENet和ResNet架构,通过SE块来捕捉每个通道的重要性,从而判断信息的主次,并通过残差块将前一个卷积层的特征信息与下一个层结合,以解决深层网络中的梯度消失问题。[1] YOLO是一种基于深度学习的...
Furthermore, the SENet attention mechanism in the DCNSE-YOLOv7 algorithm performed the better detection accuracy than the CBAM and ECA ones. Accuracy and recall rates of 1 000 iterations of DCNSE-YOLOv7 and YOLOv7 models were plotted into the P-E and R-E curves, r...
另外,SENet是一种新的图像识别架构,它通过比较特征通道之间的相关性来增强关键特征,从而提高分类准确性。SE-ResNet结合了SENet和ResNet架构,通过SE块来捕捉每个通道的重要性,从而判断信息的主次,并通过残差块将前一个卷积层的特征信息与下一个层结合,以解决深层网络中的梯度消失问题。[1] YOLO是一种基于深度学习...
[重读经典论文] AlexNet——引爆CNN2023-03-234.[轻量化网络]ShuffleNet V2学习笔记2022-10-185.[轻量化网络]ShuffleNet V1学习笔记2022-10-096.[轻量化网络]Mnasnet学习笔记2022-10-077.[重读经典论文]ResNeXt2023-04-078.[重读经典论文]SENet——ILSVRC收官之作2023-04-059.[重读经典论文]ResNet2023-04-...
在YOLOv7中,我们选择SENet作为注意力模块,通过自适应地调整通道的响应,使得网络更加关注于重要的特征信息。 4.2损失函数改进 在高密度垃圾分类场景下,传统的YOLOv7算法可能面临计算资源和处理能力的限制。为了提高算法的效率和准确性,我们提出了一种基于YOLOv7的损失函数改进方法。这种方法主要通过调整损失函数的权重分配...
我们可以打开官方源码中的yolov7.yaml文件,看到如图1所示的网络配置。YOLOv7的项目是继承自YOLOv5,事实上,YOLOv7的第一作者为YOLO社区做的贡献,如Pytorch_YOLOv4、caled-YOLOv4、YOLOR等都沿用了YOLOv5的项目,很多超参几乎就是拿来用了,包括这次的YOLOv7,毕竟YOLOv5项目久经考验,是很适合在它的基础上做改进,省...
在本研究中,我们首先重新审视了SE块,然后基于全局上下文和注意力分布之间的关系进行了详细的实证研究,基于此提出了一个简单而有效的模块,称为线性上下文变换(LCT)块。我们将所有通道分成不同的组,并在每个通道组内对全局聚合的上下文特征进行归一化,减少了来自无关通道的干扰。通过对归一化的上下文特征进行线性变换,我...
[16] HUANG J, REN L F, ZHOU X K, et al. An improved neural network based on SENet for sleep stage classification[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2022, 26(10): 4948-4956. [17] HOU Q B, ZHO...