SENET

CVPR2020-超强通道注意力模块ECANet！

通过剖析SENet中的通道注意模块，我们从经验上表明避免降维对于学习通道注意很重
zqx951102·2023-01-25 22:34

SE 注意力模块 原理分析与代码实现

前言本文介绍SE注意力模块，它是在SENet中提出的，SENet是ImageNet2017的冠军模型；SE模块常常被用于CV模型中，能较有效提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，
一颗小树x·2023-01-25 18:20

【深度学习复习】重要知识点四

domainadaptation（迁移学习）样本自适应特征自适应模型自适应零样本学习（Zero-ShotLearning）RNN为什么会梯度消失和爆炸消失还是爆炸具体分析SENetSENet和Inception的结合SENet
拟禾·2023-01-21 02:27

深度学习实战 —— LSTM轨迹预测

前言最近写了一份用LSTM之类的序列模型+SeNet预测轨迹，经过一系列调试效果最后比较理想了。记录下～上效果：一些效果图训练误差图：测试误差图：训练损失：测试损失：batch平均耗时：拟合效果：
只会git clone的程序员·2023-01-20 21:34

11 MobileNet详解及PyTorch实现

背景2深度可分离卷积2.2一般卷积计算量2.2深度可分离卷积计算量2.3网络结构3PyTorch实现本来计划是想在今天讲EfficientNetPyTorch的，但是发现EfficientNet是依赖于SENet
xuqidashazi7·2023-01-18 16:28

最容易理解的Transformer解析

Encoder-Decoder解析Self-AttentionTheBeastWithManyHeads位置编码Transformer模块结构Encoder模块Decoder模块总结之前介绍了通道注意力SENET
LN烟雨缥缈·2023-01-17 15:23

【小白学PyTorch】16.TF2读取图片的方法

tensorflow2.0|15TF2实现一个简单的服装分类任务小白学PyTorch|14tensorboardX可视化教程小白学PyTorch|13EfficientNet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|12SENet
风度78·2023-01-17 05:19

[通道注意力]--ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

实验效果：创新点：将SENet中的两个先降维后升维的卷积，替换为更有效的连接方式，提高准确率的同时也减少了参数量。
chenzy_hust·2023-01-16 08:22

阅读ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

前面学习了SENet为代表的通道注意力机制来提高网络性能，但是该网络模型涉及降维以控制模型复杂性。
大白兔奶糖yyds·2023-01-16 08:14

ECA-Net: Efficient Channel Attention

论文EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks前言SENet首先通过globalaveragepooling对每个通道的空间信息进行编码
00000cj·2023-01-16 08:14

SENet模型——pytorch实现

SENet的方法：使用SEblock通道注意力机制模块。SEblock的结构：SEblock的使用：SEblock可以作为一个即插即用的模块，理论上可以添加到任意特征层后。
Peach_____·2023-01-16 08:41

图像分类经典神经网络大总结（AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ）

前言在CNN网络结构的演化上，出现过许多优秀的CNN网络，CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此盛于图像相关领域。发展历史：Lenet-->Alexnet-->ZFnet-->VGG-->NIN-->GoogLeNet-->ResNet-->DenseNet-->ResNeXt--->EfficientNet神经网络年份标签作者LeNets1998年
路人贾'ω'·2023-01-15 11:31

SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）

什么是计算机视觉注意力注意力机制就是对输入权重分配的关注，最开始使用到注意力机制是在编码器-解码器(encoder-decoder)中,注意力机制通过对编码器所有时间步的隐藏状态做加权平均来得到下一层的输入变量。计算机视觉（computervision）中的注意力机制（attention）的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。注：我们只讨论CV里面的注意力机制，不谈N
LN烟雨缥缈·2023-01-13 22:03

SE-Net:Squeeze-and-Excitation Networks论文详解

Squeeze-and-ExcitationNetworks论文详解论文链接：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdfGithub代码：https://github.com/hujie-frank/SENet
翠小白·2023-01-13 22:02

注意力机制论文:Squeeze-and-Excitation Networks及其PyTorch实现

1709.01507.pdfPyTorch代码:https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-NetworksSqueeze-and-ExcitationNetworks（SENet
TravelingLight77·2023-01-13 22:00

SENet网络 Squeeze-and-Excitation Networks

最基本的卷积操作开始说起。近些年来，卷积神经网络在很多领域上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
taoqick·2023-01-13 22:27

SENet: Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-ExcitationNetworks目录具体步骤Squeeze-and-Excitation在做啥SE-InceptionModule和SE-ResNetModule额外的参数量消融实验实现代码具体步骤输入特征图，经过全局平均池化（globalaveragepooling），输出特征图依次经过fc、relu、fc、sigmoid得到输出和经过channel-wisemulp
00000cj·2023-01-13 22:22

论文阅读——SENet：Squeeze-and-Excitation Networks

最近需要了解一下轻量化模型，把SENet看一下。下面就是一个SEblock：是输入，就是一个卷积操作，所以就是featuremaps。
burning_planet·2023-01-13 22:51

【论文阅读】SENet：Squeeze-and-Excitation Networks

论文SENet：Squeeze-and-ExcitationNetworks摘要：卷积神经网络建立在卷积运算的基础上，通过在局部感受野内融合空间信息和通道信息来提取信息特征。
快乐小胡！·2023-01-13 22:50

【注意力机制】SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）详解

arxiv.org/abs/1709.01507代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENetPyTorch代码地址：https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorch1
姚路遥遥·2023-01-13 22:48

SEnet:Squeeze-and-Excitation Networks论文详解（结合代码）

1.简介卷积神经网络的核心就是卷积算子，它能够使网络通过融合局部感受野的空间和通道信息去构建每一层的特征信息。大量的先前研究已经调查了这种关系的空间组成部分，试图通过提高整个CNN特征层次的空间编码质量来加强其表征能力。在这个工作中，作者聚焦于通道关系并且提出了一个新的结构单元，作者称之为SE模块，SE模块通过激励通道之间的相互依赖性能够自适应的重新校准通道特征关系。作者展示了这些块可以堆叠在一起
Orange_sparkle·2023-01-13 22:47

MobileNetV3：Searching for MobileNetV3

SearchingforMobileNetV3MobileNet系列；轻量化网络的集大成者；(看MobileNetV3之前最好了解MobileNetV1，V2，SENet，MnasNet，NetAdapt
不存在的c·2023-01-13 22:17

SENet：Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-ExcitationNetworks主要贡献：SE模块；插入其他网络里简称：SE-Net；最后一届ImageNet分类赛冠军；亮点：关注通道之间的关系，希望网络可以学习到不同通道特征的重要程度；发表时间：[Submittedon5Sep2017(v1),lastrevised16May2019(thisversion,v4)]发表期刊/会议：ComputerVisionan
不存在的c·2023-01-13 22:44

2021IEEE grss 数据融合竞赛总结

参加题目是赛道一:有人无电地区的检测（DSE）数据集：哨兵一号，哨兵二号，VIIRS夜间数据集，landsat8数据集采用了分类与分割两种方法进行试验分类：Rsenet家族模型，Senet家族模型分割：
qq_40068431·2023-01-12 13:01

深入理解ECAPA-TDNN——兼谈Res2Net、ASP统计池化、SENet、Batch Normalization

概述ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（TimeDelayNeuralNetwork）——兼谈x-vector网络结构ECAPA-TDNNTDNN本质上是1维卷积，而且常常是1维膨胀卷积，这样的一种结构非常注重context，也就是上下文信息，具体而言，是在frame-level的变换中，更多地利用相邻frame
DEDSEC_Roger·2023-01-11 11:23

论文精度笔记(五)：《Micro-YOLO: Exploring Efficient Methods to Compress CNN based Object Detection Model》

作者单位：港大,同济大学,字节AILab,UC伯克利文章目录论文以及源码获取论文题目参考文献1.研究背景2.贡献3.相关工作3.1DSConv3.2MBConv3.3SENet4.主要内容4.1Micro_YOLO4.2ProgressiveChannelPruning
ZZY_dl·2023-01-10 14:50

【深度学习】在学习pytorch时，一些不会的python语法总结（1）| torch.size() | torch.view()

torch里的size（）函数三、改变tensor形状的函数view()一、builtin_function_or_methodobjecthasnoattribute‘size’最近在学注意力机制，再编写Senet
今天一定要洛必达·2023-01-10 12:47

【深度学习基础】SENet——PyTorch实现CNN的SE结构改造

【深度学习基础】【深度学习基础】SENet——PyTorch实现CNN的SE结构改造1论文关键信息1.1SEblock1.1.1squeeze1.1.2Exitation2pytorch实现2.1SEblock
Cai Yichao·2023-01-09 08:33

图像分类经典卷积神经网络—SENet论文翻译（中英文对照版）—Squeeze-and-Excitation Networks（挤压和激励网络）

图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为中英文对照版，纯中文版请稳步：[SENet纯中文版]Squeeze-and-ExcitationNetworks挤压和激励网络
bigcindy·2023-01-09 06:18

霸榜COCO和Cityscapes！南理工&CMU提出极化自注意力，更精细的双重注意力建模结构

对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。
极市平台·2023-01-07 11:15

SEnet论文笔记及代码

总体介绍：SEnet的主要思想是在图片的通道中加入注意力机制，提出了一种可应用于多种网络结构的Squeeze-and-Exitation结构（SEblock）。
黑曜石小刀·2023-01-06 13:39

理解CNN经典架构（七）——SENet

压缩运算激励运算SEBlock插入位置对比其他模型理解小结论文：Squeeze-and-ExcitationNetworks2017.09代码:https://github.com/hujie-frank/SENet
夜是故乡明·2023-01-06 13:06

论文笔记：主干网络——SENet

Squeeze-and-ExcitationNetworksSENet文章目录Squeeze-and-ExcitationNetworksSENet论文结构一、摘要核心二、SqueezeandExcitation①Squeeze：GlobalInformationEmbedding②Excitation：AdaptiveRecalibration③SEBlock流程图④SEBlock嵌入方法三、S
liuzeyao_Newton·2023-01-06 13:34

【小白学PyTorch】17.TFrec文件的创建与读取

PyTorch|15TF2实现一个简单的服装分类任务小白学PyTorch|14tensorboardX可视化教程小白学PyTorch|13EfficientNet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|12SENet
风度78·2023-01-06 13:03

深度学习之卷积神经网络经典网络之SENet

SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）获得了2017年ILSVR挑战赛的冠军，使得在ImageNet上的TOP-5错误率下降至2.25%。
bigcindy·2023-01-06 13:32

【深度学习】经典卷积神经网络（九）SENet

介绍SENet是ImageNet2017的冠军，全称为Squeeze-and-ExcitationNetworks。
Swocky·2023-01-06 13:32

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）

指路→经典神经网络论文超详细解读（六）——DenseNet学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）今天我们继续来学习一种新的网络SENet（《Squeeze-and-Ex
路人贾'ω'·2023-01-06 13:31

SENet代码复现＋超详细注释（PyTorch）

在卷积网络中通道注意力经常用到SENet模块，来增强网络模型在通道权重的选择能力，进而提点。
路人贾'ω'·2023-01-06 13:00

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、网络架构及其实现。代码主要来自：https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100ImageNet和ILSVRCImageNet是一个超过15million的图像数据集，
woshicver·2023-01-06 08:19

优化改进YOLOv5算法之添加SE、CBAM、CA模块(超详细)

目录1SENet1.1SENet原理1.2SENet代码(Pytorch)1.3YOLOv5中加入SE模块1.3.1common.py配置1.3.2yolo.py配置1.3.3创建添加RepVGG模块的
AI小白一枚·2023-01-05 09:43

详解 Non-local 与 SENet、CBAM 模块融合：GCNet、DANet (视觉注意力机制 (三))

一、GlobalContextNetwork(GCNet)论文地址：https://arxiv.org/search/?query=GCNet&searchtype=all&source=header代码地址：https://github.com/xvjiarui/GCNet为了捕获长距离依赖关系，产生了两类方法：采用自注意力机制来建模query对的关系。对query-independent(可以
正在搬砖嘤·2023-01-02 14:04

视觉注意力机制 | Non-local与SENet、CBAM模块融合：GCNet、DANet

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货前面的话前面的文章中，我们关注了Non-local网络模块和视觉注意力机制在分类网络中的应用——SENet、SKNet、CBAM等。
AI算法修炼营·2023-01-02 14:34

Fcanet: Frequency channelattention networks论文详解（结合代码）

只需改变原始SENet中的一行代码，在图像分类、目标检测和实例分割任务上与其他信道关注方法相比取得了
Orange_sparkle·2022-12-31 15:17

CV attention | PSA：极化自注意力，助力语义分割/姿态估计涨点！

对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。
THE@JOKER·2022-12-31 00:22

python交通标志识别_DataFountain-基于虚拟仿真环境下的自动驾驶交通标志识别 4th...

打个广告：算力充足的大佬可以跑跑mmdetection的SENet-154的backbone，给大伙贡献个coco预训练模型，功在当代，利在千秋啊！
单身的小孩·2022-12-30 17:55

CBAM（Convolutional Block Attention Module）

ConvolutionalBlockAttentionModule）模块CAM(Channelattentionmodule)SAM（Spatialattentionmodule）CBAM的使用消融实验总结前面介绍了CVPR2017发表的关于通道注意力机制SENET
LN烟雨缥缈·2022-12-29 16:16

SENet-Model(pytorch版本)

SENet−Model(pytorch版本)SENet-Model(pytorch版本)SENet−Model(pytorch版本)importtorch.nnasnnfromtorch.hubimportload_state_dict_from_urlfromtorchvision.modelsimportResNetfromtorchimportnnfromsklearn.linear_mod
*Major*·2022-12-29 12:20

mmdetection源码解读（五）

现在我们开始深入算法模型来学习，这个模块我们尝试自定义一个se_resnet50来学习自定义backbone.在mmdetection/mmdet/models/backbone文件下创建一个senet.py
sdlkjaljafdg·2022-12-29 11:15

从ResNet、DenseNet、ResNeXt、SE Net、SE ResNeXt 演进学习总结

本文主要总结一下最近学习ResNet、DenseNet、ResNeXt、SENet、SEResNeXt的演进，归纳了一下整个特点，话不多说先上图：1.ResNet1.1结构特点1.shortcutconnection
*沧海明月*·2022-12-24 11:11

(深度学习)比较新的网络模型

ShuffleNet,MobileNetV2(深度学习)比较新的网络模型：Inception-v3，ResNet，ResNeXtInception-v4，Dual-Path-Net，Dense-net，SEnet
weixin_34335458·2022-12-24 06:45
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