SENet

【Attention】注意力机制在图像上的应用

【Attention】注意力机制在图像上的应用[SeNet]Squeeze-and-ExcitationNetworks（CVPR2018）[Non-local]Non-localneuralNetworks
Arron_hou·2019-07-12 23:24

构建CNN框架的主流block(一)——SE和CBAM

SENET是2017年的世界冠军，CBAM是2018年的分类冠军，它和SE一样也是一个模型，现在任何流行网络都可以嵌入这个模块。
小木虫1314·2019-07-09 22:57

SENet

转自：http://www.sohu.com/a/161633191_465975我是Momenta的高级研发工程师胡杰，很高兴可以和大家分享我们的SENet。
张筱竼·2019-07-09 10:02

带你用Python感受ImageNet冠军模型SENet的强大

其实从人工智能的角度看垃圾分类就是图像处理中图像分类任务的一种应用，而这在2012年以来的ImageNet图像分类任务的评比中，SENet模型以top-5测试集回归2.25%错误率的成绩可
AI科技大本营·2019-07-07 19:53

带你用Python感受ImageNet的冠军模型SENet的强大

其实从人工智能的角度看垃圾分类就是图像处理中图像分类任务的一种应用，而这在2012年以来的ImageNet图像分类任务的评比中，SENet模型以top-5测试集回归2.25%错误率的成绩可谓是技压群雄，
beyondma·2019-07-06 20:39

resnet，inception，densenet，senet

resnethttps://zhuanlan.zhihu.com/p/54289848opencv1、ResNet要解决什么问题？自从深度神经网络在ImageNet大放异彩之后，后来问世的深度神经网络就朝着网络层数越来越深的方向发展。直觉上我们不难得出结论：增加网络深度后，网络可以进行更加复杂的特征提取，因此更深的模型可以取得更好的结果。但事实并非如此，人们发现随着网络深度的增加，模型精度并不总是
pursuit_zhangyu·2019-06-23 21:08

Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet

转载自：http://www.sohu.com/a/161633191_465975作者：胡杰本届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挑战赛中夺冠的网络架构SEN
lv6572·2019-06-22 19:11

再看SENet

SENet(Squeeze-and-ExcitationNetworks)先做一个全局平均池化GlobalAveragePooling，输出的1x1xC的数据经过两级全连接限制到[0,1]范围内，再把这个值作为
googler_offer·2019-06-20 17:35

CNN经典结构（Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM,mobilenet）及其pytorch实现

文章目录CNN经典结构前言ArchitectureRegularizationLearningRateScheduler经典网络结构1.LeNet52.AlexNet3.VGG4.GoogleNetInceptionv1Inceptionv2Inceptionv3Inceptionv4，Inception-ResNet5.ResNet6.preresnet7.resnext8.densenet9.
vector_xfy·2019-06-19 21:37

人脸方向学习（四）：人脸关键点检测＋Mobilenet_v3结构探索

一、关键点训练问题关键点网络思路：在寻找关键点新的网络过程中，尝试过训练SEnet网络结构，因为通道特征加权的思路比较好，但是训练效果较差，SEnet训练的关键点很难收敛；因为初始关键点模型采用的Mobilenet
TheDayIn_csdn·2019-06-11 09:25

[Github项目]基于PyTorch的深度学习网络模型实现

天主要分享两份Github项目，都是采用PyTorch来实现深度学习网络模型，主要是一些常用的模型，包括如ResNet、DenseNet、ResNext、SENet等，并且也给出相应的实验结果，包含完整的数据处理和载入
我，你要吗·2019-06-08 02:23

[Github项目]基于PyTorch的深度学习网络模型实现

篇文章本文大约1500字，阅读大约需要4分钟今天主要分享两份Github项目，都是采用PyTorch来实现深度学习网络模型，主要是一些常用的模型，包括如ResNet、DenseNet、ResNext、SENet
spearhead_cai·2019-06-07 15:40

keras中的ResNet-50和SENet结合。

参考caffe：https://github.com/hujie-frank/SENetdefexpand_dim_backend(self,x):x1=K.reshape(x,(-1,1,256))print('x1:',x1)returnx1defmultiply(self,a):x=np.multiply(a[0],a[1])print('x:',x)returnxdefmake_net_R
玉米玉米不开花·2019-06-06 20:19

mobilenetV3

pw-dw-pw模式，类似于resnet的残差模块shortcut模式2）采用relu6/hardswish/hardsigmoid激活函数3）采用_squeeze_excitation_layer(类似于SENet
kingrain213·2019-06-05 20:12

SEnet论文笔记

本文来源于：https://blog.csdn.net/wangkun1340378/article/details/79092001先用一句话总结：SEnet是CVPR2018年提出的通过建模输入特征的通道间关系
w_bird·2019-05-22 16:52

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，
vincent1997·2019-05-21 19:00

pytorch SENet实现代码

fromtorchimportnnclassSELayer(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction=16):super(SELayer,self).__init__()//返回1X1大小的特征图，通道数不变self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(ch
小伟db·2019-05-12 17:29

Xception,Inception-ResNet,SENet(Squeeze-and-Excitation)

一.XceptionXception是在InceptionV3基础上修改的，主要引入了深度可分离卷积，将空间和通道的操作进行解耦合。与“extreme”Inception两个区别：1,1×1卷积的顺序，Xcption用于3×3之后，而Inception用于之前2,Xception在1×1和3×3之后都没用relu，而Inception都用了。3*3做空间相关性，1×1做通道相关性。用Relu会损失
~HardBoy~·2019-04-24 21:15

深入理解轻量级模块SENet，cSENet，sSENet，csSENet，SKNet

SENet模块是2017年国内汽车自动驾驶公司Momentum即魔门塔在CVPR2017上提出的，参考文章地址地址：SENet参考文章cSENet，sSENet，csSENet是三种SENet的变体模块
5星上将·2019-04-19 16:03

CNN经典结构 目标检测算法 论文笔记参考

www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9606901.html论文笔记：CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet
ARVRinChina·2019-04-06 12:18

轻量级模块SENet与SKNet详解

SENet&SKNetSENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）是2017ImageNet分类比赛冠军模型，论文发表于2018年CVPR，目前是CVPR2018引用量最多的论文
卖小鱼干的黑心杂货商·2019-03-26 18:59

《CBAM: Convolutional Block Attention Module》论文代码解析

本文解析的是一篇ECCV2018的文章，主要内容是对CVPR2017的SENet进行改进。
ITOMG·2019-03-25 21:41

注意力模型CBAM

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只关注通道（channel）的注意力机制可以取得更好的效果。
do_best_·2019-03-15 14:18

深度学习常见主流经典算法概述(三)（图像分类从AlexNet到SENet）

tip图像分类模型叙述步骤如下：CNN之前模型->leNet->AlexNet->VGG系列->GoogLeNet->Inception系列->ResNet系列->Inception-Resnet系列->SENet
吴家征·2019-03-12 19:40

SENET&CBAM

https://mp.csdn.net/posteditSENET一个featuremap经过一系列卷积池化得到的featuremap，每个通道的重要程度还是不一样的，也就是说每个通道其实还应该有一个重要性权值才行，然后每个通道的重要性权值乘以每个通道原来的值，就是我们求的真正featuremap，这个featuremap不同的通道重要性不一样（可能权值大的乘以原来的数要大些）如上面得到最终图，每
eat_the_frog·2019-03-11 06:05

【SENet】《Squeeze-and-Excitation Networks》

CVPR-2018caffe代码：https://github.com/hujie-frank/SENetcaffe代码可视化工具：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor文章目录1BackgroundandMotivation2Advantages3Relatedwork4Method4.1Squeeze:GlobalInformationEmbed
bryant_meng·2019-03-02 22:19

近年热门分类CNN网络结构的总结

总结的网络结构有：LeNet、AlexNet、ZF-Net、VGG、谷歌系列:Inceptionv1到v4、Resnet、ResnetXt、SeNet、DenseNet、DPN。
midori_27·2019-02-17 19:30

senet论文笔记

参考文章：解读Squeeze-and-ExcitationNetworks（SENet）SENet学习笔记Squeeze-and-ExcitationNetworks论文翻译——中英文对照Abstract—Thecentralbuildingblockofconvolutionalneuralnetworks
2018燮2021·2019-02-15 16:54

论文研读笔记（八）—CRNN

论文研读系列汇总：1.AlexNet论文研读2.VGG论文研读3.GoogLeNet论文研读4.FasterRCNN论文研读5.ResNet论文研读6.SENet论文研读7.CTPN论文研读8.CRNN
Patrick Star@wust·2019-02-08 16:22

CBAM: Convolutional Block Attention Module论文解读和算法原理解析笔记---注意力模型

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。
码元·2019-01-26 15:27

SEnet

最近看一些人脸识别的论文使用了SEnet，所以认真看了下SEnet的代码。SEnet多加的支路几行代码就搞定。
编码视界·2019-01-07 17:39

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ***: Missing key(s) in state_dict:

原来：model=se_resnet20_v2()model.load_state_dict(torch.load('/home/zj/senetial/save_models/SENet/SEnet_model
Snoopy_Dream·2018-12-12 23:55

这就是神经网络 4：ResNet-V1、ResNet-V2、ReNeXt、SENet

ResNet-V1（2015）ResNet在ILSVRC2015分类任务上赢得了第一名。ResNet在主要是为了解决深度网络的退化问题。退化问题是指，随着网络深度的增加，准确率达到饱和（这可能并不奇怪）然后迅速下降。这并不是由过拟合引起的，因为训练准确率也下降了。考虑在一个浅层网络上增加恒等映射成为一个更深版本的网络，更深的模型不应当产生比它的浅层版本更高的训练错误率。作者的思路就是产生近似的恒等
yuanlulu·2018-12-05 21:25

SeNet论文详解

原文地址：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf背景：最后一届ImageNet2017竞赛ImageClassification任务的冠军.作者采用SENetblock和ResNeXt结合在ILSVRC2017的分类项目中拿到第一，在ImageNet数据集上将top-5error降低到2.251%，原先的最好成绩是2.991%。论文工作：提出一种有效的架构单元，“
DUT_jiawen·2018-11-21 23:30

「Deep Learning」Note on Gather and Excite Network (GENet)

428014259SinaWeibo：小锋子ShawnTencentE-mail：[email protected]://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/84179196SENet
小锋子Shawn·2018-11-17 12:27

卷积神经网络之SeNet(2017)

文章目录SeNet(2017)前言概要新意SE块构思最近的工作深层架构注意力和门机制我们的工作Squeeze:全局信息嵌入($F_{sq}$)Excitation:自适应重新校正($F_{ex}$)分析讨论减少比率激励的作用实践应用的模型计算复杂度训练测试
lart·2018-11-15 23:00

卷积神经网络之SeNet(2017)

文章目录SeNet(2017)前言概要新意SE块构思最近的工作深层架构注意力和门机制我们的工作Squeeze:全局信息嵌入($F_{sq}$)Excitation:自适应重新校正($F_{ex}$)分析讨论减少比率激励的作用实践应用的模型计算复杂度训练测试
lart·2018-11-15 23:00

SEnet详解

我是Momenta的高级研发工程师胡杰，很高兴可以和大家分享我们的SENet。
Lavi_qq_2910138025·2018-11-14 22:40

SE-Inception v3架构的模型搭建（keras代码实现）

首先，先上SENet架构的原理图：图是将SE模块嵌入到Inception结构的一个示例。方框旁边的维度信息代表该层的输出。这里我们使用globalaveragepooling作为Squeeze操作。
Mark_Lewis·2018-09-28 17:29

【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·2018-09-16 23:36

SENet：Squeeze-and-Excitation Networks详解

这篇论文在2017年由Momenta自动驾驶AI公司和斯坦福大学团队提出。一、摘要卷积神经网络通过在局部感受野上进行卷积操作来融合空间和通道信息提取信息的特征。为了增加网络的表达的能力，最近的方法比如增加稀疏编码获得了不错的效果。在本文中，作者关注通道之间的关系并且提出了一个新颖的结构单元"squeeze-and-excitation"简称SE模块。这个SE模块通过准确的对通道之间的相互关系进行建
月亮是蓝色·2018-09-16 23:03

SENet论文笔记

SENet将不同特征通道的全局池化信息融合到了神经网络的训练过程中，从而能够利用网络的代价函数来对不同通道的权重进行训练。网络结构：结构解释首先对
娃乐呵·2018-09-11 16:27

经典卷积神经网络总结：Inception v1\v2\v3\v4、ResNet、ResNext、DenseNet、SENet等

开篇先前说下概要，然后展开详细介绍，主要是在densenet、resnext、senet这三个网络上介绍，前面的一系列网络大概讲一下思想。
夏洛的网·2018-08-21 22:29

注意力模型CBAM

相比于senet只关注通道（channel）的注意力机制可以取得更好的效果。基于传统VGG结构的CBAM模块。需要在每个卷积层后面加该
watersink·2018-08-03 19:03

Senet学习记录

Senet是2017年ImageClassification的冠军，本文主要是为了记录一下senet的block的结构。
gbyy42299·2018-07-13 17:30

SENet

论文：Squeeze-and-ExcitationNetworksGithub：https://github.com/hujie-frank/SENetMomentaILSVRC2017分类任务的冠军，top-5错误达到2:251%，相比2016年冠军有∼25%的准确性提升。模型整体结构：Ftr函数表示一系列的卷积，池化操作等。其中X代表输入图片，v代表卷积核。Fsq函数代表globalavera
watersink·2018-07-02 19:56

深度学习之SENet

SENet是17年的分类赛的冠军(错误率最低)，上个星期跑了一下，所以做个总结。SENetSENet是一种网络层之间可以安插的block，比如可以安插在ResNet、Inception中。
coder_mckee·2018-06-12 17:54

SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）网络详解

arxiv.org/abs/1709.01507代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENetPyTorch代码地址：https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorch
2k-Gamer·2018-04-23 23:21

深度学习: ILSVRC竞赛

ILSVRC)：-ILSVR全称ImageNetLargeScaleVisualRecognitionCompetition举办单位ImageNet首届2010里程碑2012(AlexNet夺冠)终届2017(SENet
JNingWei·2018-04-21 10:22

SE-Net: 2017 ImageNet 冠军

//arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf”Squeeze-and-ExcitationNetworks3，代码地址：“https://github.com/hujie-frank/SENet
cmat2·2018-04-13 17:20
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