很好玩的SEnet

最新推荐文章于 2023-03-08 23:00:33 发布
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# 更注重全局感受野和通道信息

1)多尺度卷积信息融合，聚合多种不同感受野上的特征来获得性能增益，通过concat

 

1)经过GAP（Squeeze操作），将二维通道变为一个实数，获得全局感受野，使得权值关注于通道间的关系

 

                               祝好~！

2) 乘法逐通道将学习到的权值，加权到先前的特征上，完成在通道维度上的对原始特征的重标定（Reweight 操作）

 

 

效果:SE-ResNets,SE-ResNet-101 远远地超过了更深的 ResNet-152

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】SEnet注意力机制（附Python实现代码）
qq_36130719的博客
11-28 1970
SENet是Squeeze-and-Excitation Networks的简称，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。SENet主要是学习了channel之间的相关性，筛选出了针对通道的注意力，稍微增加了一点计算量，但是效果比较好。 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。 作者在文中将SENet block插入到现有的多种
SENet-master
10-19
SENet-master，Squeeze-and-Excitation Networks，tensorflow 版本
深度学习之SENet
AndyJ的学习之旅
07-29 1069
参考１ 参考２ SENet-2017 Squeeze-and-Excitation Networks 最后一届 ImageNet 2017 竞赛 Image Classification 任务的冠军，并被邀请在 CVPR 2017 的 workshop（Beyond ImageNet）中给出算法介绍. 核心思想 SENet的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 卷积介绍 卷积核作为卷积神
SENet
like_study_cat的博客
08-11 607
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
经典卷积模型回顾10-SeNet实现图像分类（matlab）
爱分享数据的一个人的博客
03-08 998
SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）是一种用于图像分类的深度学习模型，它是在ResNet和Inception中加入SE模块而得到的。SE模块基于通道注意力机制，可以动态地调整网络中每个通道的权重，以此提高模型的性能。 SE模块的核心思想是将全局特征信息和局部特征信息结合起来，通过学习通道权重来减少冗余计算。其具体实现是通过一个全局池化层将每个通道的信息聚合成一个标量，然后通过两个全连接层进行通道关注度的建模，最后使用Sigmoid函数对通道的权重进行归一化处理。这样
Backbone之Senet介绍
xuzz_498100208的博客
11-08 516
Senet是Momenta在2017的cvpr上发布的，并且获得了ImageNet当年也应该是最后一届冠军，senet相比较于resnet通过se分支增加了类似nlp的Attention 机制，来更加关注channel之间的关系
senet154预训练模型-senet154-c7b49a05.pth
10-02
senet154预训练模型
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-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 ，...
为什么depthwise convolution 比 convolution更加耗时？
文尹习习的博客
08-07 9809
参考自：https://www.zhihu.com/question/265434464/answer/306493409   首先，caffe原先的gpu实现group convolution很糟糕，用for循环每次算一个卷积，速度极慢。 第二，cudnn7.0及之后直接支持group convolution，但本人实测，速度比github上几个直接写cuda kernel计算的dw co...
现流行的AlexNet,VGGNet,GoogleNet,SENet,ResNet等11篇经典卷积神经网络
05-17
现流行的AlexNet,VGGNet,GoogleNet,SENet,ResNet等11篇经典卷积神经网络
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
m基于简化后的轻量级yolov4深度学习网络农作物检测算法matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
01-19 624
PANet 模块包含特征层堆叠、上采样和下采样，每次堆叠后连接一个五次卷积块，每个五次卷积块包含 3 个 1×1 卷积和 2 个 3×3 卷积。可以看出 YOLOv4 深层网络含有大量 3×3 标准卷积，借鉴 MobileNet 的思想把三次卷积块、五次卷积块、YOLO Head 和下采样中的 3×3 标准卷积替换为深度可分离卷积，大幅度降低深层网络的计算量和参数量，从而使整个网络模型轻量化。典型的有：SPP，ASPP，RFB，SAM，还有FPN，PAN，NAS-FPN，BiFPN，ASFF，SFAM。
网络模型的压缩和优化：SeNet网络理解
BigCowPeking
02-19 6476
论文代码链接：https://github.com/hujie-frank/SENethttps://github.com/binLearning/caffe_toolkit下面我将介绍我们提出的 SENet，论文和代码会在近期公布在 arXiv 上，欢迎大家 follow 我们的工作，并给出宝贵的建议和意见。 我们从最基本的卷积操作开始说起。近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。...
# 为我所用之SENet
期待黎明的博客
05-23 1549
为我所用之SENet 1. SENet是Squeeze-and-Excitation Networks的简称，拿到了ImageNet2017分类比赛冠军，其效果得到了认可，其提出的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。SENet主要是学习了channel之间的相关性，筛选出了针对通道的注意力，稍微增加了一点计算量，但是效果比较好。 class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16):
SENet论文理解
ruoruojiaojiao的博客
04-06 1531
参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/wfei101/article/details/79672944 https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/78006626 pytorch代码：https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorch 1. 为什么提出该网络？ 普通的卷积网络通常是在...
注意力机制总结
专注人工智能，主攻CV
10-28 6947
论文：论文：论文：X∈RH′×W′×C′U∈RH×W×CU∈RH×W×CUU^U∈RH×W×CS∈RCZ∈RdZA∈RC×dB∈RC×da∈RCb∈RCabUU^ab1UU。
SEnet
最新发布
03-23
SENet（Squeeze-and-Excitation Network）是一种用于提升卷积神经网络性能的深度学习架构，它通过引入一种称为“通道注意力机制”的方式来增强特征表示能力[^1]。具体来说，SENet通过对不同通道上的特征图赋予不同的...
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