Squeeze-Excitation

Squeeze-Excitation (SE) 是一种用于增强神经网络特征表示能力的方法。它通过在网络中引入SE模块来自适应地调整通道特征的重要性。SE模块主要由两个步骤组成：squeeze和excitation。

在squeeze步骤中，SE模块通过全局平均池化操作对输入的特征图进行降维，将每个通道的特征图转换为一个数值。

在excitation步骤中，通过使用一个小型的多层感知机（MLP）来学习每个通道的权重。这个MLP接受squeeze步骤输出的数值作为输入，并产生一个与通道数量相同的向量，表示每个通道的权重。

最后，通过将这些权重与输入特征图相乘，SE模块将增强重要通道的特征表示能力，从而提高网络性能。

SE模块可以很容易地集成到现有的卷积神经网络中，并且在多个计算机视觉任务中都取得了显著的性能提升，例如图像分类、目标检测和语义分割等任务。

相关问题

""" Effective Squeeze-Excitation From `CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation` - https://arxiv.org/abs/1911.06667 """

这篇论文提出了一种名为“Effective Squeeze-Excitation”的技术，用于增强神经网络的特征表示能力。这种技术基于“Squeeze-and-Excitation（SE）”模块，该模块旨在对输入特征进行适当的缩放和重新加权，以使网络能够更好地学习和表示有用的特征。

SE模块包括两个步骤。首先，通过应用全局池化来获得输入特征的全局信息。然后，使用两个完全连接的层来学习如何对这些信息进行重新加权。这些重新加权的特征被称为“Squeeze-Excitation（SE）”特征，并被用于下一层的特征表示。

本文的“Effective Squeeze-Excitation”技术通过增加并行的卷积分支来改进SE模块的性能。这些卷积分支不仅可以对原始特征进行卷积操作，还可以对SE特征进行卷积。结果，在一系列视觉任务中，使用“Effective Squeeze-Excitation”技术的模型都比使用SE模块的模型表现更好。

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。