Squeeze-and-Excitation

Squeeze-and-Excitation（SE）是一种用于卷积神经网络的注意力机制，它可以增强网络的表达能力，提高网络的性能。SE模块包括两个主要步骤：

1. Squeeze：在该步骤中，SE模块会将输入的特征图进行压缩，从而得到特征图的全局统计信息。一般采用全局平均池化的方式来实现。

2. Excitation：在该步骤中，SE模块会利用squeeze得到的全局统计信息，来对每个通道进行加权。这个加权过程可以看作是一种通道重要性的评估，可以使网络更加关注重要的特征通道，从而提高网络的表达能力。

SE模块可以很方便地集成到现有的卷积神经网络架构中，不需要对网络的结构进行改变。因此，SE模块可以被广泛应用于各种计算机视觉和自然语言处理任务中。

相关问题

squeeze-and-excitation

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。

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。