SENet,胡杰(Momenta)在2017.9提出,通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力,SE块以微小的计算成本为现有的最先进的深层架构产生了显著的性能改进,SENet block和ResNeXt结合在ILSVRC 2017赢得第一名,Squeeze-and-Excitation Networks,作者源码 核心思想: 提出背景:现有网络很多都是主要在空间维度方...
2.Excitation操作:根据Squeeze操作得到的通道重要性系数,对每个通道的特征图进行加权,即通过一个全连接层对重要性系数进行学习,得到一个权重向量,然后将该向量应用到原始的特征图上。 通过引入SE模块,SENet可以自适应地对不同通道进行加权,从而增强对于重要通道的关注度,提高模型的表现力。实验表明,在图像分类、物体检测...
SENet MobileNet系列 MobileNet MobileNetV2 MobileNetV3 SqueezeNet ShuffleNet系列 EfficientNet 总结 本文梳理一些因为特定的需求而提出的CNN架构。众所周知,深度学习不断进步的一个重要推动力是新业务场景的提出。举个例子,自动驾驶等新业务的发展,要求把CNN部署到计算资源有限的平台上,因此,MobileNet系列网络被提出,因为它...
SENet架构泛化效果非常好,稍微增加计算成本就能带来显著的性能提升。 基于(输入)通道利用的 CNN 1.Channel Boosted CNN using TL 论文:A New Channel Boosted Convolutional Neural Network using Transfer Learning 使用迁移学习的一种新的通道增强卷积神经网络 简述:论文提出了一种新的技术,称为“通道增强”,用于增强...
SENet:基于注意力机制的 CNN 模型,能够自适应地选择重要特征。 EfficientNet:结合了多种技术的高效模型,在计算资源有限的情况下表现良好。 VGG VGG(Visual Geometry Group)神经网络是一种深度卷积神经网络架构,由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)于 2014 年提出。VGG 神经网络在图像识别和计算机视觉领域取得...
SENet 主要是经过显式地建模通道之间的相互依赖关系,并自适应地将通道的特征响应进行重新校准,换言之,...
ImageNet 2017 竞赛 Image Classification 任务的冠军模型SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)中的特征重标定策略,通过引入一个称为“Squeeze-and-Excitation”(SE)模块的结构,对卷积神经网络中的特征通道进行动态重标定。这种机制能够显著提高网络对特征重要性的适应能力,增强了模型的学习和表达能力,进而提高网络的性能...
使神经网络更加高效的CNN网络结构设计准则: 输入通道数与输出通道数保持相等可以最小化内存访问成本 分组卷积中使用过多的分组会增加内存访问成本 网络结构太复杂(分支和基本单元过多)会降低网络的并行程度 element-wise的操作消耗也不可忽略 14. SENet 15. SKNet...
SENet的基本模块 深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)在SENet的基础上,又做了一点改进,...
CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet。 WideResNet( WRN ) motivation:ResNet的跳连接,导致了只有少量的残差块学到了有用信息,或者大部分残差...