SEnet

最新推荐文章于 2025-02-08 02:22:11 发布
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分类专栏： machine-learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jing_xian/article/details/86014150
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最近看一些人脸识别的论文使用了SEnet，所以认真看了下SEnet的代码。SEnet多加的支路几行代码就搞定。SEnet使用并联结构添加了对通道的注意力机制：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这种并联结构在deformable convolution中也见过：
在这里插入图片描述

SENet源码下载-2017ILSVRC分类大赛第一名
09-03
含有Squeeze-and-Excitation Networks的论文pdf版，汇报ppt,以及论文模型源码。SENets是2017ILSVRC分类大赛第一名，本人转发贡献给大家，ppt是我自己做的
senet154预训练模型-senet154-c7b49a05.pth
10-02
senet154预训练模型
SeNet代码实现
gg13213的博客
12-20 1260
SeNet开发环境准备工作项目代码结构cifar10转png程序数据集构建文件SeNet模型推理程序SeNet模型训练程序senet网络结构构建程序 开发环境 python–3.7 torch–1.8+cu101 torchsummary torchvision–0.6.1+cu101 PIL numpy opencv-python pillow imageio 准备工作 cifar10数据集下载地址： https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 预训练权重下
SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）
李昭的博客
02-08 1065
传统CNN平等对待所有特征通道，但不同通道对最终任务的贡献不同。SENet通过自适应学习通道权重，增强关键特征通道的响应。模块参数量少（仅占原模型约1%），可无缝嵌入现有网络（如ResNet、Inception）。SE模块分为和。
SENET通道注意力机制源代码+注释
爱吃橘子的小翟
02-03 3736
import torch import torch.nn as nn class SENET(nn.Module): def __init__(self, channel, r=0.5): # channel为输入的维度, r为全连接层缩放比例->控制中间层个数 super(SENET, self).__init__() # 全局均值池化 self.global_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) .
SENet结构解读
zhw864680355的博客
04-07 6469
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65459972 一、前言 在深度学习领域，CNN分类网络的发展对其它计算机视觉任务如目标检测和语义分割都起到至关重要的作用，因为检测和分割模型通常是构建在CNN分类网络（称为backbone）之上。提到CNN分类网络，我们所熟知的是VGG，ResNet，Inception，DenseNet等模型，它们的效果已经被充分验证，而且被...
SENet（Squeeze-and-Excitation Network）注意力机制
吃葡萄不吐葡萄皮
08-23 3290
SENet（Squeeze-and-Excitation Network）是一种用于深度卷积神经网络（CNN）的注意力机制，旨在增强网络在特征通道上的表示能力。它通过学习每个通道的重要性权重，然后使用这些权重来重新加权特征图，从而增强有用信息的表示，抑制不相关信息。的模块，用于在给定的输入特征图上应用SENet注意力机制。在这个阶段，通过一个两层的全连接网络来学习通道的重要性权重。的张量输入到一个全连接层，将通道数压缩到一个较小的值，称为。逐元素相乘，从而获得每个通道上的加权特征图。的张量，与原始特征图。
SENet原版论文1
08-03
SENet 原版论文 1 SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）是一种深度学习模型，旨在提高卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）的表征能力。该模型通过引入一种新的架构单元，称为 Squeeze-and-...
Senet-开源
04-26
Senet，源自古埃及，是一种历史悠久的棋盘游戏，它在古代社会中极其流行，如今通过开源项目，我们得以再次体验这种古老的游戏魅力。"Senet-开源"项目旨在重现这款经典游戏，让现代玩家能够按照历史学家Timothy ...
SENet中英文对照翻译1
08-03
SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）是一种卷积神经网络（CNN）的架构改进，由Jie Hu、Li Shen和Gang Sun等人提出。该网络设计的核心是引入了一个名为"Squeeze-and-Excitation"（SE）块，其目的是通过自适应地...
SENet-PyTorch
05-10
这是SENet的PyTorch实施（在ImageNet数据集上进行训练） 论文： 用法 准备数据 该代码以ImageNet数据集为例。 您可以下载ImageNet数据集，并将其放入如下位置。 由于内存限制，我仅提供ILSVRC2012_dev_kit_t12 ，...
SEnet注意力机制.py
08-05
Keras实现SEnet注意力机制模块
注意力机制（Attention Mechanism）-SENet
Aaaa_ZZZ的博客
09-06 7099
注意力机制
注意力机制——Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）
weixin_50752408的博客
03-16 3324
2.Excitation操作：根据Squeeze操作得到的通道重要性系数，对每个通道的特征图进行加权，即通过一个全连接层对重要性系数进行学习，得到一个权重向量，然后将该向量应用到原始的特征图上。1.Squeeze操作：将每个通道的特征图压缩成一个数值，即全局平均池化（global average pooling），可以理解为对每个通道进行特征提取，得到该通道的重要性系数。是一种通道注意力模型，通过对每个通道进行权重调整，增强对于重要通道的关注度，从而提高了模型的表现力。表示输入特征图的通道数，
SEnet 通道注意力机制
m0_46646835的博客
09-28 6790
SENet 在于通过网络根据loss去学习特征权重，获取到每个feature map的重要程度，然后用这个重要程度去给每一个特征通道赋予一个权重值，从而让神经网络去重点关注某些feature map ， 使得有效的feature map权重大，无效或效果小的feature map权重小，使模型达到更好的效果，同时也不可避免的增加了一些参数和计算量。 2.SENet注意力机制 结构 输入input是一个H x W x C 的特征，共C个通道，然后进行一个空间的全局平均池化，每个通道得到一个标量，输出为 1
senet-运行和结构篇
keyanxiaocaicai的专栏
05-27 355
senet 新认识 senet 的结构： 从这个上面我们是实际上是看不太清楚se 模块加在哪里的 其中： 1. Squeeze部分。即为压缩部分，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做的事情是把H*W*C压缩为1*1*C，相当于把H*W压缩成一维了，实际中一般是用global average pooling实现的。H*W压缩成一维后，相当于这一维参数获得了之前H*W全局的视野，感受
【深度学习注意力机制系列】—— SENet注意力机制（附pytorch实现）
qq_43456016的博客
08-08 3810
SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)注意力机制在通道维度上引入注意力机制,其核心思想在于通过网络根据loss去学习特征权重，使得有效的feature map权重大，无效或效果小的feature map权重小的方式训练模型达到更好的结果。SE block嵌在原有的一些分类网络中不可避免地增加了一些参数和计算量，但是在效果面前还是可以接受的 。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
注意力机制的实现-senet
QinFabo的博客
05-06 1068
注意力机制可以作为一个小技巧在我们的网络中实现，具体的实现方式如下（以pytorch）为例 1.se-net senet是典型的通道注意力机制，具体原理如下 import torch import torch.nn as nn class se_block(nn.Module): def __init__(self, channel=512, ratio=16): super(se_block, self).__init__() self.avg_pool
Attention注意力机制学习（一）-------＞SENet
RayChiu757374816的博客
04-05 3384
CV中引入注意力机制
SENet
最新发布
03-08
### SENet 深度学习网络结构介绍 #### SE块的工作原理 SENet（Squeeze-and-Excitation Network）引入了一种新的机制来改进卷积神经网络的表现力。该方法的核心在于设计一种称为SE块的组件，它能够自适应地重新校准通道之间的关系。 具体来说，在传统的卷积操作之后，SE块会执行两个主要的操作： 1. **挤压（Squeeze）**：全局池化层将每个二维特征图的空间维度压缩成单一数值，从而得到一个关于整个空间位置的信息摘要向量。这一步骤有效地捕捉到了输入图像的整体特性[^5]。 2. **激励（Excitation）**：接着是一个全连接层加上ReLU激活函数以及sigmoid激活函数组成的子网，用于建模不同通道间的关系并生成权重系数。这些系数反映了各个通道的重要性程度，并最终乘回到原来的特征图上去调整其响应强度。 #### 应用实例 SE块可以方便地嵌入到现有的各种经典CNN架构之中，比如ResNet、Inception等。对于每一个基础模块而言，只需在其内部加入上述提到的SE机制即可实现增强效果。例如，在构建SE-Inception时，转换 \( \mathbf{F}_{tr} \) 被视为一个完整的Inception模块；而在创建SE-ResNet时，则将其应用于残差模块的非恒等映射分支部分。 ```python import torch.nn as nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) # Example usage with Residual Block class SEResBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(SEResBlock, 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.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.se = SELayer(planes) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): residual = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.se(out) if self.downsample is not None: residual = self.downsample(x) out += residual out = self.relu(out) return out ``` 通过这种方式，SENet不仅提高了模型的学习能力，还能够在多个数据集上取得更好的分类准确性。
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