[总结] SEnet

已于 2022-03-15 14:41:18 修改
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分类专栏： 论文笔记 文章标签： 深度学习 神经网络 pytorch
于 2022-03-13 20:46:40 首次发布
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SENet，全称Squeeze-and-Excitation Networks，是2017年ImageNet分类赛冠军模型，其核心是SE模块，能够嵌入到其他网络中。SE模块运用了注意力机制，学习并调整不同通道间的权重，实现通道间的注意力分布。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SENet (压缩激励网络)

SENet是Squeeze-and-Excitation Networks的简称，拿到了ImageNet2017分类比赛冠军。

其中SE模块 简单可嵌入。

SENet可以看作attention的思想，学习了channel之间的注意力分布。

论文笔记：主干网络——SENet
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Squeeze-and-Excitation Networks SENet
SENet论文总结
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SENet简介       \space\space\space\space\space\space      一般的卷积神经网络，卷积核会融合局部感受野中空间以及通道方向的信息来产生新特征。通过叠加一系列与非线性层和降采样层交织的卷积网络，CNN能够捕获具有全局感受野的层次模式...
【深度学习】SENet学习总结
littlemichelle
06-10 3344
任意方向文本Arbitrary Shape Scene Text Detection with Adaptive Text Region Representation这篇论文中，接触到了这个block 从表中看出，SE-VGG16的对于模型性能的提升。 言归正传
senet小结
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07-29 1066
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