Refined Feature什么意思

引用\[1\]:在卷积神经网络中，Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）是一种用于建模特征通道之间相互依赖关系的结构。SENet通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度，并根据这个重要程度来提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征。具体来说，SENet包括Squeeze操作、Excitation操作和Reweight操作。Squeeze操作通过全局池化将每个通道上的二维维度压缩成一个单一值，Excitation操作通过两个全连接层和一个sigmoid函数来学习每个通道的重要程度，Reweight操作将学习到的重要程度与每个对应的特征图相乘，从而得到重标定后的特征。\[1\]

引用\[3\]:在这个上下文中，"Refined Feature"指的是经过SENet结构处理后的特征。SENet通过学习特征通道之间的相互依赖关系，提升了特征的表达能力和区分度。因此，"Refined Feature"可以理解为经过SENet优化后的更加精细和丰富的特征表示。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器视觉 注意机制 SENet CBAM](https://blog.csdn.net/Forrest97/article/details/105593763)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [《R3Det：Refined Single-Stage Detector with Feature Refinement for Rotating Object》论文笔记](https://blog.csdn.net/m_buddy/article/details/119879315)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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