mask rcnn加入SE模块
时间: 2023-09-12 10:11:58 浏览: 93
Mask R-CNN是一种用于目标检测和实例分割的深度学习模型。SE模块(Squeeze-and-Excitation)是一种用于增强模型性能的注意力机制。在Mask R-CNN中加入SE模块可以通过以下步骤实现:
1. 在每个卷积层的输出之后,添加SE模块。这可以通过在卷积层后添加一个全局平均池化层,然后通过全连接层和ReLU激活函数计算每个通道的权重,最后通过Scale操作将权重应用于卷积层的输出。这个过程可以用卷积层替代全连接层来减少语义损失。
2. 在模型的定义中,将SE模块添加到相应的位置。在Mask R-CNN中,可以在每个卷积块的最后一个小块中加入SE模块。具体地,对于Stage1,stride为1;对于Stage2-4,stride为2。无论是Conv Block还是Identity Block,最后一个小块的通道数都是第一个和中间小块的四倍。此外,最后一个小块没有ReLU操作,与前面的两个小块相比。
因此,通过在Mask R-CNN的卷积层后添加SE模块,可以提高模型对目标的关注度,从而改善模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [RCNN学习笔记-MobileNet3](https://blog.csdn.net/guoguozgw/article/details/128222255)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Pytorch学习笔记--SEResNet50搭建](https://blog.csdn.net/weixin_43863869/article/details/121377413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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