SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）

最新推荐文章于 2025-09-04 22:24:32 发布
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#深度学习 #人工智能

SENet是一种利用注意力机制来学习特征通道重要性的方法，它强化有用特征并抑制无关特征。SE模块设计简洁，可轻松集成到现有网络架构。通道注意力，如在SCA-CNN中探讨的，专注于图像的不同特征而非空间区域，对于图像分类任务有显著效果。

SENet是注意力机制在分类网络中的应用（挤压-激活 神经网络）

通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，然后依照这个重要程度去提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征。 该文提出的SE模块思想简单，易于实现，并且很容易可以加载到现有的网络模型框架中。

spatial 和 channel attention可以理解为关注图片的不同区域和关注图片的不同特征。channel attention的全面介绍可以参考论文：SCA-CNN，通道注意力在图像分类中的网络结构方面，典型的就是SENet。

 

 参考

[ 注意力机制 ] 经典网络模型1——SENet 详解与复现
A_John 的博客
04-18 3万+
[ 注意力机制 ] 经典网络模型1——SENet 详解与复现 1、Squeeze-and-Excitation Networks 2、Squeeze-and-Excitation block 3、SENet 详解 4、SENet 复现 Squeeze-and-Excitation Networks 简称 SENet ，由 Momenta 和 牛津大学 的 胡杰等人 提出的一种新的网络结构； 目标是通过显式的建模 卷积特征通道 之间的 相互依赖关系 来提高网络的表示能力； 最后一届ImageNet比赛获得冠军
神经网络-SENet
晓的博客
12-27 1822
下面是SE在各种网络中添加的尝试，其中fc[16,256]表示两个全连接层输出的维度，具体结论如下：下图是各网络的结果展示，其中original是原始论文中展示的结论，re-implementation是重新训练后得到的结论，SENet是加入SE结构的网络。
深度学习篇---SENet网络结构
最新发布
道阻且长，行则将至。
09-04 1274
SENet是一种通过通道注意力机制增强CNN性能的神经网络。PyTorch实现的核心是构建SE模块，该模块包含压缩（全局平均池化）、激励（全连接层学习权重）和重标定（通道级加权）三个步骤。SE模块可嵌入ResNet的残差块中形成SE-ResNet。实现过程包括：1)定义SEBlock类实现注意力机制；2)构建SEBottleneck残差块；3)组装完整SE-ResNet网络；4)在CIFAR-10等数据集上训练测试。相比普通ResNet，SE-ResNet只需增加约0.03%参数，就能提升1-2%的准确率，
SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）网络详解
热门推荐
西湖有大葱的专栏
04-23 11万+
论文：《Squeeze-and-Excitation Networks》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet PyTorch代码地址：https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorch一、SEN...
【翻译笔记】Squeeze-and-Excitation Networks
Kaleidoscope的博客
04-27 4569
卷积神经网络（CNN）的核心模块是卷积块，它使网络能够融合每层局部感受野内的空间和通道信息构建信息特征。 大量的先前研究已经研究了这种关系的空间结构，试图通过在整个特征层次上提高空间编码的质量来增强CNN的表示能力。 在这项工作中，我们将重点放在通道关系上，并提出一个新颖的体系结构单元，我们称之为“挤压和激励”（SE）块，该模块通过显式建模通道之间的相互依赖性来自适应地重新校准通道方式的特征响应。 我们展示了模块堆叠在一起以形成的SENet架构，该架构可以非常有效地概括不同数据集。
SENet：Squeeze-and-Excitation Networks
just
01-12 758
CNN的核心是卷积运算，它使网络能够通过融合每一层局部视野内的空间信息和通道信息来构建信息特征。前人很多关注空间信息的工作；本文关注通道关系，提出了一种新的架构，称为SE Block(Squeeze-and-Excitation block)，通过显式建模通道之间的相互依赖性，自适应地重新校准通道特征响应；本文展示了这些SE block可以堆叠在一起，形成SENet架构，在不同的数据集上非常有效。CNN研究空间关系的工作背景；本文，研究了另一个方面：通道关系，引入SE block；
【论文阅读】SENet：Squeeze-and-Excitation Networks
hu_yinghui的博客
10-17 2344
论文阅读：Squeeze-and-Excitation Networks 卷积神经网络建立在卷积运算的基础上，通过在局部感受野内融合空间信息和通道信息来提取信息特征。为了提高网络的表现力，最近的几种方法显示了增强空间编码的好处。在这项工作中，我们将重点放在通道关系上，并提出了一种新的架构单元，我们称之为SE块。它通过显式建模通道之间的相互依赖关系，自适应地重新校准通道特性响应。我们证明，通过将这些块堆叠在一起，我们可以构建在具有挑战性的数据集上非常通用的SENet架构。
SENet（Squeeze-and-Excitation Network）注意力机制
吃葡萄不吐葡萄皮
08-23 4126
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。
【注意力机制】SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）详解
Roaddd的博客
12-18 1万+
论文：《Squeeze-and-Excitation Networks》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet PyTorch代码地址：https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorch 概述        在深度学习领域，CNN分类网络的发展对其他计算机视觉任务如目标检测和语义分割
SEnet
冷夏的专栏
03-10 1207
论文翻译：https://blog.youkuaiyun.com/Quincuntial/article/details/78605507 原理： 类似于之前的一篇文章， 自动学习每个channel 的权重。 from torch import nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): ...
SENET
莫一丞元
09-06 785
SENET是2017年的世界冠军，SE全称Squeeze-and-Excitation是一个模块，将现有的网络嵌入SE模块的话，那么该网络就是SENet，它几乎可以嵌入当前流行的任何网络，那么为什么会引出这个东西呢，来看下图： 一个feature map经过一系列卷积池化得到的feature map，通常我们认为这个得到的feature map的每个通道都是同样重要的。但实际情况是：我们得到的feature map的每个通道的重要性都不一样，比如一张包含动物的图片，那么背景肯定不怎么重要，它转化为灰度图后
SENet
weixin_44736161的博客
01-12 2366
1.模块介绍 Sequeeze-and-Excitation bloack (SENet) 并不是一个完整的网络结构，而是一个子模块，可以嵌到其他分类，分割或检测模型中。作者在文中做了将其嵌入到Resnet，VGG，Inception等网络模型当中，发现效果都有了一定的提升。 SENet的核心思想在于通过网络根据loss去学习特征权重，使得不同Channel中有效的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。 2. 各个部分详细介绍 Squeez
详解ImageNet 2017夺冠架构SENet
Sweet_Harbour的博客
10-03 4886
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
Squeeze-and-Excitation Networks代码实现解析
SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）是深度学习领域的一篇重要论文所提出的网络结构，由华为诺亚方舟实验室的研究人员在2017年发表。该论文提出的SENet架构引入了一种新的网络模块，即“挤压与激励”（Squeeze...
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