""" Effective Squeeze-Excitation From `CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation` - https://arxiv.org/abs/1911.06667 """
时间: 2023-06-16 14:05:04 浏览: 78
这篇论文提出了一种名为“Effective Squeeze-Excitation”的技术,用于增强神经网络的特征表示能力。这种技术基于“Squeeze-and-Excitation(SE)”模块,该模块旨在对输入特征进行适当的缩放和重新加权,以使网络能够更好地学习和表示有用的特征。
SE模块包括两个步骤。首先,通过应用全局池化来获得输入特征的全局信息。然后,使用两个完全连接的层来学习如何对这些信息进行重新加权。这些重新加权的特征被称为“Squeeze-Excitation(SE)”特征,并被用于下一层的特征表示。
本文的“Effective Squeeze-Excitation”技术通过增加并行的卷积分支来改进SE模块的性能。这些卷积分支不仅可以对原始特征进行卷积操作,还可以对SE特征进行卷积。结果,在一系列视觉任务中,使用“Effective Squeeze-Excitation”技术的模型都比使用SE模块的模型表现更好。
相关问题
squeeze-excitation
Squeeze-and-Excitation(SE)是一种在卷积神经网络中使用的注意力机制,旨在通过调整通道的权重比,提升网络的表达能力。在SE模块中,包含了squeeze和excitation两个步骤。首先,squeeze步骤将通道维度的信息进行全局池化,得到一个描述整个张量的特征图。然后,excitation步骤通过对这个特征图进行处理,产生每个通道的权重向量,用于调节各个通道的重要性。这样,网络就可以自动学习并集中关注对任务有用的信息。
这种注意力机制可以帮助网络更好地捕捉到输入数据中的重要特征,提升模型的性能和效果。通过适当的调整通道权重,SE模块可以使网络更加关注重要的特征,并且抑制不重要的特征。这种机制在图像分类、目标检测和语义分割等任务中都有广泛的应用。
总的来说,squeeze-excitation是一种注意力机制,通过调整通道的权重比,使网络能够更好地捕捉到输入数据中的重要特征,提升模型的性能与效果。它在卷积神经网络中的应用已经取得了一定的成功,并在多个计算机视觉任务中得到了广泛应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [SE (Squeeze Excitation)模块](https://blog.csdn.net/zfjBIT/article/details/127560589)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [Squeeze-and-Excitation Networks 论文思维导图](https://download.csdn.net/download/qq_34784753/11094899)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [Squeeze_Excitation个人理解](https://blog.csdn.net/weixin_44106928/article/details/103271120)[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: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
Squeeze-Excitation
Squeeze-Excitation (SE) 是一种用于增强神经网络特征表示能力的方法。它通过在网络中引入SE模块来自适应地调整通道特征的重要性。SE模块主要由两个步骤组成:squeeze和excitation。
在squeeze步骤中,SE模块通过全局平均池化操作对输入的特征图进行降维,将每个通道的特征图转换为一个数值。
在excitation步骤中,通过使用一个小型的多层感知机(MLP)来学习每个通道的权重。这个MLP接受squeeze步骤输出的数值作为输入,并产生一个与通道数量相同的向量,表示每个通道的权重。
最后,通过将这些权重与输入特征图相乘,SE模块将增强重要通道的特征表示能力,从而提高网络性能。
SE模块可以很容易地集成到现有的卷积神经网络中,并且在多个计算机视觉任务中都取得了显著的性能提升,例如图像分类、目标检测和语义分割等任务。
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