Squeeze-and-Excitation Networks作者提出
时间: 2024-01-06 16:04:20 浏览: 106
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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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。
介绍一下Squeeze-and-Excitation Networks的原理和用处,1000字
Squeeze-and-Excitation Networks (SENet)是一种用于深度学习中的神经网络架构,其在2018年被提出。SENet的主要作用是通过增强特征的重要性来提高神经网络的性能。
SENet的原理是基于对输入特征的显式建模,对其进行自适应的特征重要性加权。SENet主要由两个部分组成,即Squeeze和Excitation。
Squeeze操作是将输入特征映射到一个小的通道数中,这个小的通道数是由网络中的一个全局平均池化层所定义的。这个操作的目的是将输入特征的各个通道进行压缩,以便后面的Excitation操作能够更好地对输入特征进行加权处理。
Excitation操作是对Squeeze操作中得到的特征进行重新加权。这个操作的目的是使得网络更加关注输入特征中重要的部分。这个操作通过两个全连接层来实现,其中第一个全连接层生成一个特征图,用于描述输入特征中每个通道的重要性,而第二个全连接层则将特征图应用于输入特征上,以对其进行重新加权。
SENet的用处主要体现在提高神经网络的性能方面。在各种图像分类、物体检测、语义分割等任务中,SENet的应用都取得了显著的性能提升。这是因为SENet能够有效地学习输入特征中的关键信息,从而提高网络对输入的表达能力。
此外,SENet的原理也可以应用于其他的神经网络架构中,以提高它们的性能。例如,在ResNet中使用SENet的结构,可以使其在ImageNet数据集的分类任务中获得更好的效果。
总之,SENet是一种有用的神经网络架构,其在深度学习中的应用已经得到了广泛的认可。
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