[ResNet]系列 SENet

最新推荐文章于 2025-09-10 16:20:43 发布
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#SENet #SENet代码

本文提供了SENet论文的详细解读及其实现代码的链接。SENet是一种用于改进卷积神经网络性能的模块化设计，通过引入注意力机制来重新加权特征通道，从而提升模型的表现力。
SENet，ResNet自学
养猪的纺织工
04-18 1334
已经有很多工作在空间维度上来提升网络的性能。那么很自然想到，网络是否可以从其他层面来考虑去提升性能，比如考虑特征通道之间的关系？我们的工作就是基于这一点并提出了 Squeeze-and-Excitation Networks（简称 SENet）。在我们提出的结构中，Squeeze 和 Excitation 是两个非常关键的操作，所以我们以此来命名。我们的动机是希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关...
ResNet18+SENet 实现cifar10分类 training准确率95.66%,test准确率90.77%
04-30
基于TensorFlow2利用ResNet18+SENet 实现cifar10分类 training准确率95.66%,test准确率90.77%
SENet
like_study_cat的博客
08-11 622
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，而且被广泛应用在各类计算机视觉任务上。这里我们介绍一篇CVPR2017的文章SENet，它赢得了最后一届ImageNet 2017竞赛分类任务的冠军。重要的一点是SENet思路很简单，很容易扩展在已有网络结
深度学习篇---SENet网络结构
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，
keras中的ResNet-50和SENet结合。
weixin_42654892的博客
06-06 5582
参考caffe：https://github.com/hujie-frank/SENet def expand_dim_backend(self,x): x1 = K.reshape(x,(-1,1,256)) print('x1:',x1) return x1 def multiply(self,a): x = np.multiply(a[0], a[1]) ...
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
qq_32256033的博客
04-21 291
layer { name: “conv2_1_global_pool” type: “Pooling” bottom: “conv2_1_1x1_increase” top: “conv2_1_global_pool” pooling_param { pool: AVE engine: CAFFE global_pooling: true } } layer { name: “conv2_1_1x...
融合ResNet和SENet的图卷积层
09-02
融合ResNet和SENet的图卷积层结合了ResNet的残差连接和SENet的通道注意力机制，为图卷积网络带来了更强大的特征表达能力。 ResNet引入了残差块的概念，通过残差连接（shortcut connection）允许网络跳过部分层，...
深入解析CNN网络结构：从ResNet到SENet
本资源库名为“cnn_model-master”，关注了CNN的多种高级网络结构，特别强调了ResNet、SENet等结构的实现和应用。文件列表中的"cnn_model-master"暗示了这些模型是用于图像或视频数据的分类任务。 以下是对标题和...
59、卷积架构案例研究：ResNet、SENet与深度影响
最新发布
silver的专栏
09-10 19
本文深入探讨了卷积神经网络中的经典架构ResNet与SENet，分析了ResNet通过跳跃连接解决深度网络训练中梯度流动和收敛难题的机制，以及SENet利用挤压-激发块实现通道注意力的创新方法。文章还回顾了网络深度对性能的影响，指出虽然增加深度显著提升了图像识别精度，但后续改进更多依赖于架构优化而非单纯加深网络。最后提出了未来研究方向，包括架构融合、训练策略优化与模型可解释性提升，展现了深度学习在计算机视觉领域持续发展的潜力。
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
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