\(\bf F_{tr}\) 为标准卷积操作
\(\bf F_{sq}\) 为 Global Average Pooling
\(\bf F_{ex}\) 为两层全连接网络(可以看做两个1×1卷积操作, 先降维, 后升维), 生成向量 \(\bf s\), 为对之前每一层进行重标定的系数
\[\bf{s} = F_{ex}(z, W)=\rm{Sigmoid} \left(W_2 \cdot ReLU(W_1z) \right)\]
\(\bf F_{scale} = u·s\)

下面通过 SE-Inception 模块具体了解



SENet的更多相关文章

  1. Feature Extractor[SENet]

    0.背景 这个模型是<Deep Learning高质量>群里的牛津大神Weidi Xie在介绍他们的VGG face2时候,看到对应的论文<VGGFace2: A dataset f ...

  2. SE-Net要点

    关于SE-Net有些很奇妙的点: 1.首先,所谓的SE module加在了BN层后面,这样的话,SE首先应该是对于BN层输出的feature map求取global average pooling,一 ...

  3. 从LeNet到SENet——卷积神经网络回顾

    从LeNet到SENet——卷积神经网络回顾 从 1998 年经典的 LeNet,到 2012 年历史性的 AlexNet,之后深度学习进入了蓬勃发展阶段,百花齐放,大放异彩,出现了各式各样的不同网络 ...

  4. 验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

    简介 图像分类对网络结构的要求,一个是精度,另一个是速度.这两个需求推动了网络结构的发展. resneXt:分组卷积,降低了网络参数个数. densenet:密集的跳连接. mobilenet:标准卷 ...

  5. 论文笔记：CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet）

    前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResN ...

  6. SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）算法笔记---通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，然后依照这个重要程度去提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征

    Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器 ...

  7. 总结近期CNN模型的发展(一)---- ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9] NASNet [10] SENet [11] Capsules [12]

    总结近期CNN模型的发展(一) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099 余俊 计算机视觉及深度学习   1.前言 好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接 ...

  8. 图像分类丨ILSVRC历届冠军网络「从AlexNet到SENet」

    前言 深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展,ILSVRC作为最具影响力的竞赛功不可没,促使了许多经典工作.我梳理了ILSVRC分类任务的各届冠军和亚军网络,简单介绍了它们的核心思想.网络架构及其 ...

  9. 论文阅读笔记六十:Squeeze-and-Excitation Networks(SENet CVPR2017)

    论文原址:https://arxiv.org/abs/1709.01507 github:https://github.com/hujie-frank/SENet 摘要 卷积网络的关键构件是卷积操作, ...

  10. Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）详解

    一.SENet简介 Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)是由自动驾驶公司Momenta在2017年公布的一种全新的图像识别结构,它通过对特征通道间的相关性进行建 ...

随机推荐

  1. mac php 版本切换

    注意:要求所有php版本都是由brew安装 一.使用brew安装php多版本方法 # brew install php56 # brew install php70 二.安装切换工具 # brew i ...

  2. 空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)原理和代码实现(Pytorch)

    想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一.为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP. 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对 ...

  3. ES6学习总结一（变量；箭头函数；解构赋值）

    一.变量 var  1 可以重复声明(var a=1;var a=7;)(一开始用着会觉得限制很少,但是在大型项目会麻烦,人多嘴杂的时候定义重复了就容易出问题还不好找) 2 无法限制修改 3 没有块级 ...

  4. Pycharm头部注释添加

    1.第一步 2.第二步 搜索框输入:File and Code Templates 然后右边找到 Python Script 3.第三步 将下面内容复制到图中红框内,然后点击OK #!/usr/bin ...

  5. 客户端用TortoiseSVN检出代码

    在桌面空白处右键选择SVN检出,如图: 在弹出的对话框中填写服务端版本库的URL (URL获取方式在前面一章中介绍过)选择检出目录点击确定,如图: 开始检出项目,如图: 检出完成之后打开副本,即可看到 ...

  6. 学习ASP.NET Core Razor 编程系列三——创建数据表及创建项目基本页面

    一.创建脚本工具并执行初始迁移 在本节中,您将使用包管理控制台(PMC)来更新数据库: •添加VisualStudio Web代码生成包.这个包是运行脚本引擎所必需的. • 执行Add-Migrati ...

  7. Django——ORM

    Object Relational Mapping(ORM) ORM介绍 ORM概念 对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)模式是一种为了解决面向对象与关系数据 ...

  8. 打造Linux回收站

    linux是没有回收站概念的,一旦误删除文件了是很难很难找回来的,对普通用户而言误删除文件就等于永久性不可逆丢失数据了:不过可以改造一下rm命令来变相实现回收站功能,实际上就是mv命令转移文件到指定路 ...

  9. Java ORM Hibernate 入门笔记

    一.下载 官网地址:http://hibernate.org/ Hibernate下有ORM(关系型数据库).OGM(NoSQL数据库).Search(对象全文检索).Validator的工具. OR ...

  10. cookie session的共同点和区别

    由于HTTP协议是无状态的,在WEB系统中,怎么识别请求来自于哪里呢?是哪一个用户发起的请求呢? 为了解决这一个问题, HTTP协议引入了cookie和session这两个概念 cookie是服务器传 ...