squeeze-excitation

Squeeze-and-Excitation（SE）是一种在卷积神经网络中使用的注意力机制，旨在通过调整通道的权重比，提升网络的表达能力。在SE模块中，包含了squeeze和excitation两个步骤。首先，squeeze步骤将通道维度的信息进行全局池化，得到一个描述整个张量的特征图。然后，excitation步骤通过对这个特征图进行处理，产生每个通道的权重向量，用于调节各个通道的重要性。这样，网络就可以自动学习并集中关注对任务有用的信息。

这种注意力机制可以帮助网络更好地捕捉到输入数据中的重要特征，提升模型的性能和效果。通过适当的调整通道权重，SE模块可以使网络更加关注重要的特征，并且抑制不重要的特征。这种机制在图像分类、目标检测和语义分割等任务中都有广泛的应用。

总的来说，squeeze-excitation是一种注意力机制，通过调整通道的权重比，使网络能够更好地捕捉到输入数据中的重要特征，提升模型的性能与效果。它在卷积神经网络中的应用已经取得了一定的成功，并在多个计算机视觉任务中得到了广泛应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [SE （Squeeze Excitation）模块](https://blog.csdn.net/zfjBIT/article/details/127560589)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Squeeze-and-Excitation Networks 论文思维导图](https://download.csdn.net/download/qq_34784753/11094899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Squeeze_Excitation个人理解](https://blog.csdn.net/weixin_44106928/article/details/103271120)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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