squeeze-and-excitation
时间: 2023-04-30 16:02:09 浏览: 65
Squeeze-and-excitation是一种神经网络架构,它用于改进图像分类和物体检测等计算机视觉任务的性能。这种架构由两部分组成:Squeeze和Excitation。Squeeze部分用于通过全局平均池化来降低特征图的通道数,Excitation部分则用于通过一个全连接层和一个sigmoid激活函数来重新调整每个通道的权重。这样可以更好地捕获图像中重要的特征。
相关问题
Squeeze-and-Excitation
Squeeze-and-Excitation (SE)是一种用于图像分类的神经网络模块,通过动态地调整通道权重来提高模型的性能。SE模块由两个步骤组成:squeeze和excitation。
在squeeze步骤中,SE模块将输入张量的每个通道的特征图进行平均池化,得到一个长度为通道数的向量。这个向量被称为squeeze向量。
在excitation步骤中,SE模块使用一个全连接层将squeeze向量映射到一个更小的向量,然后使用激活函数对其进行非线性变换。这个向量被称为excitation向量。
最后,SE模块使用softmax函数将excitation向量转换为一组通道权重,这些权重用于缩放输入张量的特征图。这个过程可以看作是一种自适应的特征重要性加权。
SE模块的优点是可以自适应地学习每个通道的重要性,从而提高模型的性能。它可以轻松地集成到现有的卷积神经网络中,而且计算成本很低。
squeeze-and-excitation network
挤压-激励网络(Squeeze-and-Excitation Network)是一种用于图像分类的深度学习模型。它通过对输入特征图进行挤压和激励操作,来增强网络的表达能力和泛化能力。其中,挤压操作是通过全局平均池化来获取每个通道的重要性权重,激励操作则是通过一个门控机制来调整每个通道的特征响应。这种网络结构在多个图像分类任务中都取得了很好的效果。