squeeze-and-excitation networks
时间: 2023-04-28 16:05:22 浏览: 108
Squeeze-and-excitation networks (SE-Net) 是一种深度神经网络架构,它通过调整每个通道的权重来提高网络的注意力。这种方法通过缩放和激活的过程来提高网络的性能。SE-Net在计算机视觉领域有着广泛的应用,如图像分类和物体检测。
相关问题
Squeeze-and-Excitation Networks作者提出
Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)是由Jie Hu、Li Shen和Gang Sun提出的。他们在2018年的论文《Squeeze-and-Excitation Networks》中首次提出了SENet这种模型架构,用于提高深度卷积神经网络(CNN)的性能。Jie Hu和Gang Sun是中国科学院自动化研究所的研究员,而Li Shen是美国康奈尔大学计算机科学系的博士后研究员。他们的论文在2018年的计算机视觉领域顶级会议CVPR上获得了最佳论文提名奖,并受到了广泛的关注和赞誉。
你知道Squeeze and Excitation模块
当然知道!Squeeze and Excitation (SE) 模块是一种用于增强深度神经网络性能的注意力机制。它最初在2018年的一篇论文《Squeeze-and-Excitation Networks》中提出。
SE 模块的主要目的是通过自适应地学习通道间的关系来提高模型对重要特征的关注度。它由两个步骤组成:squeeze 和 excitation。
在 squeeze 步骤中,SE 模块会将输入特征图的空间维度压缩为一个全局描述,一般是通过全局平均池化来实现。这样,每个通道都会得到一个全局描述向量。
在 excitation 步骤中,SE 模块会利用一个小型前馈神经网络来对每个通道的重要性进行建模。这个网络包含一个隐藏层和一个 sigmoid 激活函数输出层,它会根据全局描述向量来计算每个通道的权重。这些权重反映了每个通道对于学习特定的特征表示的重要性。
最后,在 excitation 步骤中,SE 模块会将每个通道的权重乘以对应通道的特征图,以便加强重要特征并减弱不重要特征。这样,SE 模块可以帮助网络在训练过程中更好地学习到重要的特征表示,从而提高模型的性能。
SE 模块已经被广泛应用于各种计算机视觉任务中,并且在许多任务上取得了显著的性能提升。它是一种简单而有效的注意力机制,可以方便地与现有的深度神经网络结构集成在一起。