Sequeeze-and-Excitation(SE) block结构是什么样的
时间: 2023-02-07 12:46:43 浏览: 324
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。
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。