Sequeeze-and-Excitation(SE) block结构是什么样的

Sequeeze-and-Excitation (SE) block 是一种在卷积神经网络 (CNN) 中使用的模块，其目的是通过调整通道之间的相对权重，提升网络的泛化能力和性能。

SE block 的结构主要包括以下三部分：

1. Squeeze 操作：通过使用全局平均池化层将输入的特征图求平均值，从而得到一个输入通道数量级较小的特征向量。

2. Excitation 操作：将 Squeeze 操作得到的特征向量作为输入，通过一个多层感知机 (MLP) 进行非线性变换，从而得到一个输入通道数量级较小的激活向量。

3. Scale 操作：将 Squeeze 操作得到的特征图与 Excitation 操作得到的激活向量进行对应元素相乘，从而得到最终的输出特征图。

总的来说，SE block 可以通过学习输入特征图的通道间相关性，来调整每个通道的重要性，并将这些调整应用到最终的特征图中。

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

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。