Squeeze-and-Excitation Networks
时间: 2024-01-06 08:04:20 浏览: 34
Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)是一种用于提高深度神经网络性能的模型架构。它在卷积神经网络的基础上增加了一种注意力机制,用于自适应地调整特征图中每个通道的权重,使得网络可以更加关注重要的特征,从而提高分类和回归等任务的准确性。
SENet的核心思想是,在特征图的通道维度上进行特征重新调整,使得网络可以自适应地调整每个通道的权重,进而提高分类准确性。具体地,SENet包含两个主要的操作:Squeeze和Excitation。
首先,对于每个特征图,SENet通过一个全局池化操作来获取特征的统计信息。这个操作通常是平均池化或最大池化,用于减小特征图的空间维度。
然后,SENet使用一个小型的全连接神经网络来将统计信息转换为通道的权重系数。这个神经网络通常只有一层,包含一些全连接和非线性激活函数。这个操作被称为Squeeze。
最后,SENet使用这些权重系数对特征图进行加权,从而得到调整后的特征图。这个操作被称为Excitation。
SENet的优点是,它可以自适应地调整每个通道的权重,从而更好地捕获特征之间的关系。此外,SENet的计算量相对较小,可以通过在网络中添加相对较少的参数来实现。
相关问题
squeeze-and-excitation networks
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。
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。
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