SENET 第2页

SE-Net注意力机制详解

且SENet思路很简单，很容易扩展到已有网络结构如Inception和ResNet中。

梦在黎明破晓时啊·2023-08-10 02:39

【深度学习注意力机制系列】—— SENet注意力机制（附pytorch实现）

深度学习中的注意力机制（AttentionMechanism）是一种模仿人类视觉和认知系统的方法，它允许神经网络在处理输入数据时集中注意力于相关的部分。通过引入注意力机制，神经网络能够自动地学习并选择性地关注输入中的重要信息，提高模型的性能和泛化能力。卷积神经网络引入的注意力机制主要有以下几种方法:在空间维度上增加注意力机制在通道维度上增加注意力机制在两者的混合维度上增加注意力机制我们将在本系列对

卖报的大地主·2023-08-09 09:47

深度学习——常见注意力机制

2017年提出，是imageNet最后的冠军SENet采用的方法是对于特征层赋予权值。重点在于如何赋权1.将输入信息的所有通道平均池化。

追随远方的某R·2023-08-04 12:17

注意力机制（一）SE模块（Squeeze-and-Excitation Networks）论文总结和代码实现

）论文地址：Squeeze-and-ExcitationNetworks论文中文版：Squeeze-and-ExcitationNetworks_中文版代码地址：GitHub-hujie-frank/SENet

向岸看·2023-08-02 17:37

STN(Spatial Transformer Networks)

上一篇介绍了通道注意力机制SENET，有兴趣的同学可以去看一下SENET。今天较少一篇空间上的注意力机制网络SpatialTransformerNetworks（STN）。

LN烟雨缥缈·2023-07-29 12:02

注意力机制（SE、Coordinate Attention、CBAM、ECA，SimAM）、即插即用的模块整理

总结曾经使用过的一些即插即用的模块以及一些注意力机制**注意力模块：SE**代码源自这位大佬的仓库：https://github.com/moskomule/senet.pytorchclassSELayer

吴大炮·2023-07-26 17:11

CNN中的注意力机制（SE、ECA、CBAM），附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下如何使用Pytorch构建卷积神经网络中的各种注意力机制，如：SENet，ECANet，CBAM。

machnerrn·2023-07-26 17:09

Pytorch图像处理注意力机制SENet CBAM ECA模块解读

目录1.注意力机制1.1SENet（Squeeze-and-ExcitationNetwork）1.1.1SENet原理1.1.2SENet代码示例1.2CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule

山河亦问安·2023-07-26 17:38

SENet讲解

卷积就是在卷空间信息，可通道信息也大不相同，有的通道信息重要，而有点通道信息是无用的。对特征图U的每个通道应用全局平均池化层（avg)，可以得到该特征通道的常数标量。然后经过两个FC层得到C个权重系数，用此系数衡量特征图U的每个通道的重要程度，用该系数对特征图U进行加权。Squeeze就是avg操作，表征该特征通道的全局响应。Excitation就是使用两个全连接层w参数进行不同通道之间的相关性学

暄染落墨·2023-07-25 15:57

【YOLO】添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）

YOLO添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）上一章【YOLO】自定义训练数据集文章目录YOLO添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）前言一、SE(SENet)1.1原理1.2代码介绍1.2.1

IDONTCARE8·2023-07-25 05:09

python手机版有pytorch库吗_SENet 的一个PyTorch实现

SENet.pytorchAnimplementationofSENet,proposedinSqueeze-and-ExcitationNetworksbyJieHu,LiShenandGangSun

weixin_39588209·2023-07-18 19:00

【youcans动手学模型】SENet 模型及 PyTorch 实现

欢迎关注『youcans动手学模型』系列本专栏内容和资源同步到GitHub/youcans【youcans动手学模型】SENet模型【经典模型】SENet模型-Cifar10图像分类1.SENet卷积神经网络模型

youcans_·2023-07-18 19:25

2021-3-13论文学习——SENet，StairNet，Generalized Focal Loss，R3Det，CARAFE

Squeeze-and-ExcitationNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507代码地址：https://github.com/moskomule/senet.pytorch

practical_sharp·2023-07-15 08:58

[深度学习从入门到女装]Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas

AttentionU-Net:LearningWheretoLookforthePancreas这是一篇使用attention模块对U-Net进行改进，从而进行医学图像分割的论文这个attention模块其实给我感觉特别像SENet

炼丹师·2023-06-18 22:28

ctr特征重要性建模：FiBiNet&FiBiNet++模型

FiBiNET（FeatureImportanceandBilinearfeatureInteractionNETwork）为推荐系统的CTR模型提出了一些创新方向：引入一个SENet模块，可以动态学习特征的重要性

我就算饿死也不做程序员·2023-06-14 10:57

基于卷积的图像分类识别（六）：DenseNet & FractalNet

系列文章目录本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet

图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:33

基于卷积的图像分类识别（七）：SENet

系列文章目录本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet

图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:33

基于卷积的图像分类识别（五）：ResNet & ResNeXt

系列文章目录本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet

图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:32

基于卷积的图像分类识别（二）：ZFNet

本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet

图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:27

注意力机制(SE, ECA, CBAM, SKNet, scSE, Non-Local, GCNet, ASFF) Pytorch代码

注意力机制1SENet2ECANet3CBAM3.1通道注意力3.2空间注意力3.3CBAM4展示网络层具体信息5SKNet6scSE7Non-LocalNet8GCNet9ASFF10注意力机制后期学习到再持续更新

Philo`·2023-06-08 22:01

【Transformer系列（2）】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、通道注意力机制、空间注意力机制超详细讲解

前言注意力机制一直是一个比较热的话题，其实在很早之前就提出了，我们在学习图像分类时在SENet就见到过（直通车：经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现

路人贾'ω'·2023-04-17 18:07

PaddleDetection部署以及小组分工版本(win10+vs2019)

支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。针对不同

魏振川·2023-04-14 10:40

一文总结经典卷积神经网络CNN模型

下面总结从1998年至今的优秀CNN模型，包括LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、SqueezeNet、MobileNet。

全栈O-Jay·2023-04-11 16:44

Lambda Networks（★★★★★）

id=xTJEN-ggl1bhttps://hub.fastgit.org/d-li14/lambda.pytorch（这个是SENet作者的开源）http

Vinteuil·2023-04-11 04:20

【目标检测】yolov5改进系列：主干网络中添加SE注意力机制网络

1.SEnet介绍CNN网络中，图像或者说特征图FeatureMap的特征主要分为空间特征（Spatial）和通道（Channel）特征。

机器不学习我学习·2023-04-06 16:08

改进 YOLO V5 的密集行人检测算法研究（论文研读）——目标检测

改进YOLOV5的密集行人检测算法研究（2021.08）摘要：1YOLOV52SENet通道注意力机制3改进的YOLOV5模型3.1训练数据处理改进3.2YOLOV5网络改进3.3损失函数改进3.3.1

椒椒。·2023-03-30 11:08

【论文复现】CBAM: Convolutional Block Attention Module

之前有一篇论文提出了SENet，在featuremap的通道上进行attention生成，然后与原来的featuremap相乘。

luuuyi·2023-03-24 19:11

SENET——imageNet冠军解读

我是Momenta高级研发工程师胡杰，很高兴可以和大家分享我们的SENet。

Weisong Zhao·2023-03-21 07:32

【论文解读】SENet网络(一种新的卷积结构)

Squeeze-and-ExcitationNetworks1Introduction2SQUEEZE-AND-EXCITATIONBLOCKSSqueeze:GlobalInformationEmbeddingExcitation:AdaptiveRecalibration3SENet

ashergaga·2023-03-21 07:31

CBAM论文解读

attention-moduleCBAM:convolutionalblockattentionmodule，表示卷积模块的注意力机制模块，是一种结合了空间（spatial)和通道（channel)的注意力机制模块，相比于senet

wanghua609·2023-03-21 07:30

SENet论文学习

本文转载至机器之心专栏，作者：胡杰，原文地址：http://www.sohu.com/a/161633191_465975本届CVPR2017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CVPR2017精彩论文解读专栏。除此之外，Momenta还受邀在CVPR2017的ImageNetWorkshop中发表演讲，介绍Momenta在ImageNet2017

_严君_·2023-03-21 07:21

SENet解析

这里我们介绍一篇CVPR2017的文章SENet，它赢得了

无码不欢的我·2023-03-21 07:18

深度学习论文精读（5）：SENet

深度学习论文精读（5）：SENet论文地址：Squeeze-and-ExcitationNetworks参考博文1：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details

hwl19951007·2023-03-21 07:15

SeNet论文解读/总结

此文章为深度学习在计算机视觉领域的图片分类经典论文SeNet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）论文总结。此系列文章是非常适合深度学习领域的小白观看的图像分类经典论文。

耿鬼喝椰汁·2023-03-21 07:07

【CV中的Attention机制】模块梳理合集

文章目录0.总述1.SENet(CVPR18)2.SKNet(CVPR19)3.CBAM(ECCV18)&BAM(BMVC18)&scSE(MICCAI18)4.Non-LocalNetwork(CVPR19

*pprp*·2023-03-21 04:57

YOLOv5中添加SE模块详解——原理+代码

目录一、SENet1.设计原理2.SEBlock2.1Squeeze:GlobalInformationEmbedding2.2Excitation:AdaptiveRecalibration3.SE-InceptionandSE-ResNet

晓shuo·2023-03-11 17:12

CVPR2017 | ImageNet冠军模型SE-Net详解

我是Momenta高级研发工程师胡杰，很高兴可以和大家分享我们的SENet。

Jiliang.Li·2023-03-10 13:32

【CV中的Attention机制】SKNet-SENet的进化版

前言：SKNet是SENet的加强版，是attention机制中的与SE同等地位的一个模块，可以方便地添加到现有的网络模型中，对分类问题，分割问题有一定的提升。

pprpp·2023-03-10 04:21

超越卷积、自注意力机制：强大的神经网络新算子involution（连算子都内卷= =）

这篇工作主要是由我和SENet的作者胡杰一起完成的，也非常感谢HKUST的两位导师陈启峰和张潼老师的讨论和建议。

iamstarlee·2023-02-24 15:15

【读点论文】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks改进senet

ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks注意力机制早在上世纪九十年代就有研究，到2014年Volodymyr的《RecurrentModelsofVisualAttention》一文中将其应用在视觉领域，后来伴随着2017年AshishVaswani的《Attentionisallyouneed》中Tra

羞儿·2023-02-17 07:04

【深度学习】--图像处理中的注意力机制

文章目录前言注意力机制注意力机制的实现方式SENet的实现CBAM的实现ECA的实现注意力机制的应用前言注意力机制是一个非常有效的trick，注意力机制的实现方式有许多。

weixin_40293999·2023-02-16 20:02

第二次打卡

欠拟合好解决，增加模型复杂度即可，过拟合需要考虑引入正则惩罚项、丢弃层、进行数据增强、模型集成等，这些可能在后续课程会提及，另外，梯度爆炸可以通过梯度裁剪来控制，梯度消失可以采取残差网络、跨层联接等方法来弥补，SENet

sinat_26358547·2023-02-03 08:06

Multitask Classification of Breast Cancer Pathological Images Using SE-DenseNet

摘要：本文采用密集连接的卷积网络(DenseNet)结构，吸收SeNet，对一组苏木精和伊红(H&E)染色乳腺组织学显微镜Camelyon16进行多任务分类。

Maragleangel·2023-02-02 11:01

mmdetection加入SENet-154 backbone

代码搬用自：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/5881.在mmdet/models/backbones中新建senet.py，加入以下内容

nudt_qxx·2023-02-01 20:51

主流注意力机制介绍以及如何添加到YOLOV5

Squeeze-and-ExcitationNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf论文代码：https://github.com/hujie-frank/SENetPyTorch代码地址：SEnet

qq_41627642·2023-02-01 12:00

Attention机制在计算机视觉中的应用(三)：CVPR2019通用目标检测 Towards Universal Object Detection by Domain Attention

该模型基于SENet，将多个SENet得到的特征图连接在一起，并且提出了domainattention，将其施加在连接好的特征图后，这样能够使模型更好地适应不同场景下的目标检测任务。

小伟db·2023-01-31 13:52

GCNet学习笔记

更进一步地，作者还研究了和SENet的关联，基于SENet和SNL，提出了统一的框架，并结合两者优点提出了GCNet，计算量相对

WaitPX·2023-01-31 12:30

SENet在MXNet下的实现（部分代码）

Squeeze-and-ExcitationNetworks（SENet）获得了2017年ImageNet的分类冠军。

魔法少女玛格姬·2023-01-30 16:14

一文看懂推荐系统：排序16：Dual Augmented Two-tower Model和张俊林的SENet，都是为了加入特征交叉想，增强重要特征，去掉噪声，类似于attention的骚操作

冰露可乐·2023-01-29 11:14

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