卷积神经网络 part3

【任务一】代码练习

• 继续完善HybridSN 高光谱分类网络。上周提了一个问题“训练网络，然后多测试几次，会发现每次分类的结果都不一样，请思考为什么？” 其实，只要网络训练好了，无论怎么测试，结果应该是不变的。上周同学们提交的代码大多是不对的，本周同学们仔细阅读上周 解志杰 和 冯敏 的代码作业，把代码里面的问题调整过来，保证测试结果的稳定。

• SENet 实现。上周大家共同学习了 SENet，这是注意力机制论文中非常著名的一个工作。本周大家把这个模块添加到 HybridSN 后面两个2D卷积中，观察分类的性能是否会继续提升。同时，思考一下，SENet 的提升分类性能的本质原理。

【任务二】视频学习

• 在线学习北京大学李夏的在线报告《语义分割中的自注意力机制和低秩重重建》，链接：https://www.bilibili.com/video/BV11E411y7Dr 整理一些感想

• 在线学习南开大学程明明教授的报告《图像语义分割前沿进展》，链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Qz4y197Sj 整理一些感想

【任务三】论文阅读

• CVPR 2019 的论文《Selective Kernel Networks》，该论文改进了 SENet，可以获得更加丰富的特征信息。

• CVPR 2020 的论文《Strip Pooling: Rethinking Spatial Pooling for Scene Parsing》

• CVPR 2019 的论文《HRNet：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》