ImageNet 2017夺冠架构SENet

最新推荐文章于 2024-07-25 09:07:39 发布
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分类专栏： 辅助卷积神经网络网络
本文为国内自动驾驶创业公司Momenta联合机器之心推出的CVPR2017精彩论文解读专栏，深入剖析计算机视觉领域的最新研究进展，聚焦于自动驾驶技术的核心算法。

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

【卷积神经网络发展历程】从LeNet、AlexNet到ResNet、SENet
gogo小Sa的专栏
06-30 2万+
    经典的LeNet诞生于1998年。然而之后CNN的锋芒开始被SVM等手工设计的特征盖过。随着ReLU和dropout的提出，以及GPU和大数据带来的历史机遇，CNN在2012年迎来了历史突破–AlexNet，从此CNN呈现爆炸式发展。     从此，Deep Learning一发不可收拾，ILSVRC每年都不断被Deep Learning刷榜，如图1所示，随着模型变得越来越深，Top-5...
深度学习笔记（一）：卷积变种（分组卷积、空洞卷积、深度可分离卷积、可形变卷积） 卷积中的不一样的操作
生活需要深度
07-19 1103
AlexNet中用到了一些非常大的卷积核，比如11×11、5×5卷积核，之前人们的观念是，卷积核越大，receptive field（感受野）越大，看到的图片信息越多，因此获得的特征越好。图来自微软亚洲研究院公众号要做到这个操作，可以直接在原来的过滤器前面再加一层过滤器，这层过滤器学习的是下一层卷积核的位置偏移量（offset），这样只是增加了一层过滤器，或者直接把原网络中的某一层过滤器当成学习offset的过滤器，这样实际增加的计算量是相当少的，但能实现可变形卷积核，识别特征的效果更好。
ImageNet 2017夺冠架构SENetSENet
like_study_cat的博客
01-16 368
SENet 论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet 1. 概述 此论文是由Momenta公司所作并发于2017CVPR，论文中的SENet赢得了ImageNet最后一届（ImageNet 2017）的图像识别冠军，论文的作者也很无私开源了其代码，并有caffe版本的实现。论文的核...
详解ImageNet 2017夺冠架构SENet
Sweet_Harbour的博客
10-03 4843
本文转载至机器之心专栏，作者：胡杰，原文地址：http://www.sohu.com/a/161633191_465975       本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏。除此之外，Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲，介
ILSVRC-ImageNet历年竞赛冠军
热门推荐
zephyr_wang的博客
08-09 3万+
ImageNet 是一个超过15 million的图像数据集，大约有22,000类。 是由李飞飞团队从2007年开始，耗费大量人力，通过各种方式（网络抓取，人工标注，亚马逊众包平台）收集制作而成，它作为论文在CVPR-2009发布。当时人们还很怀疑通过更多数据就能改进算法的看法。 深度学习发展起来有几个关键的因素，一个就是庞大的数据（比如说ImageNet），一个是GPU的出现。（还有更优的深度模型，更好的优化算法，可以说数据和GPU推动了这些的产生，这些产生继续推动深度学习的发展）。 ILSVRC 是一个
ImageNet2017 周记之第一周
xjc864588399的博客
07-05 749
首先，是调研，自己之前使用CNN做的都是分类任务，对检测了解一些，但是了解的不多，所以看了许多论文和一些博客。按照CNN 做目标检测的时间发展顺序介绍。 RCNN，首先使用selectivesearch得到许多候选框，然后将这些候选框resize到一个固定相同的大小，使用CNN 预训练的网络提取特征，每个特征都对应一个SVM 分类器，判别该类属于类别，使用一个线性脊回归器进行精修框的位置。特点是
ImageNet2017 周记之第四周
xjc864588399的博客
07-05 517
距离截止日期还剩下一周，baseline还没有，但是已经找到问题所在。我把之前的VOC的prototxt换成coco的，然后使用class-aware的方式，训练。这样原先bbox输出的8个点，就变成了现在的804点，rfcn的8*7*7变为804*7*7，计算量无疑变大，训练速度自然也就变慢。由之前的1s2.5轮，变为现在1s1 轮。而batch是1，两块卡是2，也就是1s能够过两张图片，两个半
深度学习路线总结 (含链接)
2301_79695159的博客
07-25 1327
深度学习资料链接总结
卷积神经网络结构发展概览
xu_aml的博客
02-05 1829
卷积神经网络发展概览 一、早期探索LeNetAlexNetVGG二、深度化ResNetDenseNet三、模块化GoogLeNetInception V2Inception V3Inception V4ResNeXtXception四、注意力SENetscSECBAM五、高效化SqueezeNetMobileNetShuffleNet六、自动化NASNetEfficientNet 卷积神经网络的结构发展概述，主要包括： 早期探索：Hubel实验、LeNet、AlexNet、ZFNet、VGGNet 深度
cv方面的博文收藏 -- 持续更新
_menglan_Zi
11-15 2107
（持续更新） - 深度学习变革视觉实例搜索 http://www.leiphone.com/news/201608/Iy4k4tU8zXThBYEQ.html
ImageNet-数据集
03-11
ImageNet is provided by Standford University.本数据集由斯坦福大学提供。 imagenet_ILSVRC2017_datasets.zip
ILSVRC_2017.tar.gz
04-24
这个是ImageNet2012工具包，tensorflow官方指定图像分类模型唯一评测工具包！！！亲测可用的。
kears下imageNet数据集的预训练模型
03-15
https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/tag/v0.1 这网址下的keras的所有的预训练模型，包含vgg16,vgg19,resnt50,官方下载实在是太慢了。我这里提供了百度云链接，注册一天的百度云会员下载会很快的。
卷积神经网络之SeNet(2017)
画心
11-15 6058
文章目录SeNet(2017)前言概要新意SE块构思最近的工作深层架构注意力和门机制我们的工作Squeeze:全局信息嵌入($F_{sq}$)Excitation:自适应重新校正($F_{ex}$)分析讨论减少比率激励的作用实践应用的模型计算复杂度训练测试ImageNet分类非残差网络小结ILSVRC 2017分类竞赛的结果场景分类 SeNet(2017) 文档存放更新地址：https://gi...
SE-Net: 2017 ImageNet 冠军
cmat2的博客
04-13 5074
近期看了这个模型，对一些参考资料记录在此。1，算法原理的详细解释可以下 “http://www.sohu.com/a/161793789_642762”中查看2，原文地址：“https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf”Squeeze-and-Excitation Networks3，代码地址：“https://github.com/hujie-frank/SENet”...
最后一届ImageNet冠军模型：SENet
小白将
04-05 2441
文章目录前言主体思路Squeeze-and-Excitation (SE) 模块Squeeze操作Excitation操作SE模块在Inception和ResNet上的应用模型效果SE模块的实现小结参考文献 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...
全网最全经典卷积神经网络架构汇总——深度学习之ILSVRC竞赛(ImageNet竞赛)优胜网络结构
bigcindy的博客
07-19 3422
近年来，卷积神经网络在图像分类领域取得了巨大进展，主要表现在ILSVRC竞赛中优胜冠军从经典的机器学习算法转向深度学习算法，尤其是卷积神经网络结构。在卷积神经网络发展的历史过程中，ILSVRC竞赛功不可没，从2012年到2017年，不断涌现出新的卷积神经网络结构，并将ILSVRC竞赛中ImageNet数据集图像分类错误率降至很低的水平，一度达到甚至超越人类的水平。 ILSVRC全称ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge，从2010年开始举办，20
ImageNet排名
weixin_64924692的博客
01-07 2080
圆圈大小表示参数量。TOP1acc表示模型认为最可能的答案是正确的。TOP5acc表示模型认为5个最可能的答案有正确答案。从ResNet开始已经超过人类水平。该排名为平均每M参数对acc的贡献。
SENet架构图
最新发布
03-14
### SENet 架构图及相关说明 SENet（Squeeze-and-Excitation Network）的核心在于其提出的 SE 块（Squeeze-and-Excitation Block），该模块能够增强模型对不同通道特征重要性的感知能力。以下是关于 SENet 的架构及其可视化相关内容。 #### 1. Squeeze 和 Excitation 过程 SENet 的核心思想是通过 **挤压（Squeeze）** 和 **激励（Excitation）** 来重新校准通道间的权重，从而突出重要的特征并抑制不重要的部分。具体过程如下： - **Squeeze**: 对于输入的特征图 \( X \in \mathbb{R}^{H \times W \times C} \)，全局平均池化操作将其压缩成一个一维向量 \( z_c \in \mathbb{R}^C \)[^2]。 - **Excitation**: 使用两个全连接层来学习每个通道的重要性权重。第一个全连接层将维度降低到 \( C/r \) （\( r \) 是缩减比例），第二个全连接层恢复原始维度 \( C \) 并应用激活函数（通常为 sigmoid）。最终得到一组权重 \( w_c \in [0, 1]^C \)[^3]。 最后，这些权重被用来加权原特征图的不同通道。 #### 2. 结合其他网络架构 SENet 可以轻松嵌入现有的深度卷积神经网络中，例如 ResNet 或 Inception 网络。以下是一些常见的组合方式： - **SE-Inception**: 将 SE 块应用于 Inception 模块中的每一个子分支[^3]。 - **SE-ResNet**: 在残差模块中加入 SE 块，在恒等映射与非恒等映射相加前完成通道重校准。 #### 3. 图形表示 虽然无法直接提供图片文件，但可以描述一些常见图形的内容以及如何绘制它们： - **SE 块流程图**: 显示输入特征图经过 Global Average Pooling 后进入 Fully Connected 层的过程，随后返回权重并与原特征图逐通道相乘。 - **SE-ResNet 模块图**: 描述标准 ResNet 中增加 SE 块的位置，即在跳跃连接之前的处理阶段。 如果需要实际绘图工具推荐，Matplotlib、PyTorch 自带的 TensorBoard 或者专门用于 NN-Viz 的软件如 Netron 都是非常不错的选择。 ```python import torch from torchvision import models from torchviz import make_dot # 加载预训练 SE-ResNet50 模型作为例子 se_resnet = models.resnext50_32x4d(pretrained=True) # 创建虚拟数据并通过模型一次正向传播 dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) output = se_resnet(dummy_input) # 绘制计算图 dot = make_dot(output, params=dict(se_resnet.named_parameters())) dot.render("se_resnet_graph", format="png") # 输出为 PNG 文件 ``` 上述代码片段展示了如何利用 `torchviz` 库生成 PyTorch 模型的计算图，并保存为图像文件形式。 --- ###
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