Squeeze-and-Excitation Networks

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InsightFace源码以及pre-train模型以及使用

一下摘自:https://blog.csdn.net/Fire_Light_/article/details/79602705 论文链接:ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition 作者开源代码:https://github.com/deepinsight/insightface 这篇论文原名是ArcFace,但是由于与虹软重名,后改名为Insight Face. 其实这篇论文可以看作是AmSoftmax的一种改…

论文笔记-Squeeze-and-Excitation Networks

作者提出为了增强网络的表达能力,现有的工作显示了加强空间编码的作用.在这篇论文里面,作者重点关注channel上的信息,提出了"Squeeze-and-Excitation"(SE)block,实际上就是显式的让网络关注channel之间的信息 (adaptively recalibrates channel-wise feature responsesby explicitly modelling interdependencies between channels.).SEnets…

《Self-Attention Generative Adversarial Networks》里的注意力计算

前天看了 criss-cross 里的注意力模型仔细理解了在: https://www.cnblogs.com/yjphhw/p/10750797.html 今天又看了一个注意力模型 <Self-Attention Generative Adversarial Networks> https://arxiv.org/pdf/1805.08318v1.pdf 里边关键的还是注意力机制,又花了一个小时理解了下,感觉这种方式能够带来另一种视野的扩大,其中cnn是通过不断卷积扩大视野. 而…

Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-Excitation Networks Paper 近些年来,卷积神经网络在很多领域都取得了巨大的突破.而卷积核作为卷积神经网络的核心,通常被看做是在局部感受野上,将空间上(spatial)的信息和特征维度上(channel-wise)的信息进行聚合的信息聚合体.卷积神经网络由一系列卷积层.非线性层和下采样层构成,这样它们能够从全局感受野上去捕获图像的特征来进行图像的描述. 然而去学到一个性能非常强劲的网络是相当困难的,其难点来自很多方面.最近很多工作呗提出来从空间维度层…

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 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏.除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑战赛中夺冠的网络架构SENet.本文作者为 Momenta 高级研发工程师胡杰. 我是 M…

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,在每层感受野的范围内通过融合局部及channel-wise信息可以使网络构建特征.一些研究关注空间组件,通过增强空间特征等级的编码能力在增强表示力.本文重点在于通道之间的联系,提出了SENet block,通过对通道之间的独立性建模来自适应的调整通道之间的响应.可以将这些block进行堆叠得到SEN…

Deep learning_CNN_Review：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks——2019

CNN综述文章的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新目录摘要 1.引言 2.CNN基本组件 2.1 卷积层 2.2 池化层 2.3 激活函数 2.4 批次归一化 2.5 Dropout 2.6 全连接层…

[论文理解] Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-Excitation Networks 简介 SENet提出了一种更好的特征表示结构,通过支路结构学习作用到input上更好的表示feature.结构上是使用一个支路去学习如何评估通道间的关联,然后作用到原feature map上去,实现对输入的校准.支路的帮助学习到的是神经网络更加适合的表示.为了使网络通过全局信息来衡量通道关联,结构上使用了global pooling捕获全局信息,然后连接两个全连接层,作用到输入上去,即完成了对输入的重校准,可以使网络学习到更好的表示…

深度学习论文翻译解析（十六）：Squeeze-and-Excitation Networks

论文标题:Squeeze-and-Excitation Networks 论文作者:Jie Hu Li Shen Gang Sun 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Hu_Squeeze-and-Excitation_Networks_CVPR_2018_paper.pdf SENet官方Caffe实现:https://github.com/hujie-frank/SENet 民间TensorFlow实现:h…

Effective Tensorflow[转]

Effective TensorFlow Table of Contents TensorFlow Basics Understanding static and dynamic shapes Scopes and when to use them Broadcasting the good and the ugly Feeding data to TensorFlow Take advantage of the overloaded operators Understanding order…