SENet

【注意力机制集锦】Channel Attention通道注意力网络结构、源码解读系列一

ChannelAttention网络结构、源码解读系列一SE-Net、SK-Net与CBAM1SENet原文链接：SENet原文源码链接：SENet源码Squeeze-and-ExcitationNetworks
Marlowee·2022-11-23 22:32

【CNN】SENet——将注意力机制引入通道维度

前言SENet，胡杰（Momenta）在2017.9提出，通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力，即，通道维度上的注意力机制。
lingchen1906·2022-11-23 03:35

用PaddleDetection做一个完整的目标检测项目（上）

支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNe
bikede·2022-11-22 09:50

机器学习_深度学习毕设题目汇总——MRI_X光

MRI层间插值的超分辨率及多视角融合算法研究基于MRI影像的直肠癌病灶区域深度学习分割研究基于MRI影像的软组织肿瘤计算机辅助诊断研究基于MRI的深度学习卷积神经网络在鉴别肾实质肿瘤病理分型中的应用基于SEnet
MetaGrad·2022-11-22 00:32

DeeplabV3+解码器复现

全局通道注意力结构以SENet的通道注意力结构为基础，添加了批归一化和ReLU激活用于调整权重分布，残差结构增强了模型对强噪声和高冗余数据的处理能力。
有温度的AI·2022-11-21 22:37

SENet论文解读及代码实例

SENet论文解读及代码实例在SENet前的网络是针对卷积空间来做处理的，而SENet考虑了卷积通道上的的权重（明确地建模网络卷积特征通道之间的相互依赖关系），通过训练每个通道权重来抑制无用特征，提高有用特征在分类网络的占比
炼丹代师·2022-11-21 09:49

【15】Attentional Feature Fusion

最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的AAF，与此前的SENet、SKNet等很相似，但AFF性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在Inception层内引起的特征融合
j_qin·2022-11-20 19:45

【13】SENet中的SE模块

SENet是Squeeze-and-ExcitationNetworks的简称，拿到了ImageNet2017分类比赛冠军，其效果得到了认可，其提出的SE模块思想简单，易于实现，并且很容易可以加载到现有的网络模型框架中
j_qin·2022-11-20 19:15

通道域（channel）注意力机制——SENet

下面是SENet的一个块：可能这幅图更清楚：其对应的公式：SEblock代码：classSELayer(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction=16)
码匀·2022-11-20 12:28

Attention学习笔记

解读Squeeze-and-ExcitationNetworks（SENet）https://zhuanlan.zhihu.com/p/32702350作者要利用的是通道间的相关性，而不是空间分布中的相关性
穹镜·2022-11-20 08:13

论文阅读—嵌入 SENet 结构的改进 YOLOV3 目标识别算法

期刊：计算机工程发表时间：2019.110.平台配置本文实验搭建的开发平台配置为:CPU选用Intel®Core™i7-8700，GPU选用NVIDIAGeForceGTX1080Ti，操作系统选用Ubuntu16.04LTS，深度学习框架为Pytorch。1.这篇文章要解决什么问题提升对工业零件图像识别的查准率（P），减弱图像边缘残缺零件的干扰。2.用了什么创新方法结合K-means聚类与粒子群
zheng shi wu ，·2022-11-20 01:31

应用于图像的自注意力机制（SENet、CBAM、ECA）+yolo浅析（CSPDarknet53）+ViT

自注意力可以分为对通道的或对空间的自注意力，或者两者的结合参考原文：Pytorch图像处理中注意力机制的解析与代码详解经典网络模型1——SENet详解与复现SENetSENet使用了通道注意力机制如下图所示
qq_47698599·2022-11-20 00:55

关于Yolov5引入SEnet,CA,CBAM,SKA等注意力模块的方法

1.本文是基于5.0版本的yolov5，其他版本大同小异。（ps:本文仅作为经验总结，方便我日后复习回顾）以CoordAtt(CA)为例：下载好v5.0版本后，首先在主目录models文件下创建一个yolov5m_CA的yaml文件，文件代码如下：#parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:0.67#modeldepthmultiplewidth_
SuperiorCN·2022-11-20 00:15

轻量级网络：Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-ExcitationNetworks（SENet）是由自动驾驶公司Momenta在2017年公布的一种全新的图像识别结构，它通过对特征通道间的相关性进行建模，把重要的特征进行强化来提升准确率
坚硬果壳_·2022-11-20 00:25

经典卷积神经网络模型

内容来自BiliBili-同济子豪兄：经典卷积神经网络结构案例分析_哔哩哔哩_bilibili目录1.AlexNet吴恩达手绘图：2.ZFNet3.VGG4.GooLeNet5.ResNet编辑6.SENet7
黑檀木与雪松·2022-11-19 19:37

基于改进SSD算法的小目标检测与应用

利用训练损失的反馈作为判断条件，结合数据增强提高模型对复杂环境的抗干扰能力，降低小目标的漏检率，在网络中引入注意力机制，增加SENet(Squeeze-and-Excita
人工智能技术与咨询·2022-11-19 14:21

SE注意力机制

SENet-通道注意力笔记简介意义目的：主要操作算法流程图过程第一步、第二步、第三步、第四步、SE模块的结构图实现代码最后简介SENet是2017年ImageNet比赛的冠军，2018年CVPR引用量第一
renxingshen2022·2022-11-19 12:28

注意力机制学习二---ECANet

ECANet笔记ECANet的贡献1、发现问题：2、分析问题 设立3种对比实验进行验证； Var2与Var3中和效果实验确定卷积核大小代码ECANet的贡献发新问题、分析问题、解决问题1、发现问题：  分析SENet
renxingshen2022·2022-11-19 12:28

通道注意力超强改进，轻量模块ECANet来了！即插即用，显著提高CNN性能｜已开源——总结3

极市导读：今天给大家推荐一篇CVPR2020上对通道注意力进行改进的文章---ECANet，ECANet主要对SENet模块进行了一些改进，提出了一种不降维的局部跨信道交互策略（ECA模块）和自适应选择一维卷积核大小的方法
TravelingLight77·2022-11-19 01:50

注意力机制以及实现

模块代码2改进版ECA-Net通道注意力模块代码空间注意力机制SpatialAttention代码：CBAM代码：Resnet_CBAM代码通道注意力机制ChannelAttention通道注意力最早由SENet
1900_·2022-11-19 01:29

综述：计算机视觉中的通道注意力机制

计算机视觉中的通道注意力机制1.INTRODUCTION:2.计算机视觉中的注意力机制2.1.通用形式2.2通道注意力|channelattention|whattopayattentionto2.2.1SENet2.2.2GSoP-Net2.2.3SRM2.2.4GCT2.2.5ECANet2.2.6FcaNet2.2.7EncNet2.2.8
Matorch·2022-11-19 00:26

【深度学习模型】cv中Attention的奇妙旅途——讲讲Self-Attention, SENet和CBAM

文章目录前言1.Self-Attention2.SENet3.CBAM4.总结前言由于注意力机制的高速发展，我尝试着对attention形成一种比较系统化的理解，选了比较有代表性的Self-Attention
weiquan fan·2022-11-16 18:12

SENET和GateNet（推荐系统（embedding)）

SENET介绍SENET是在论文《Squeeze-and-ExcitationNetworks》中提出来的，应用在图像处理上的。
猿代码_xiao·2022-11-13 10:45

卷积神经网络发展历程

CNN模型发展史：从LeNet，AlexNet，GoogleNet，VGG到ResNet，SENet，Xception，MobileNet，ShuffleNet_山中有石为玉-CSDN博客
龙南希·2022-11-10 07:58

论文研读笔记（七）—CTPN

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 Star1·2022-11-08 21:38

计算机视觉中的注意力机制学习笔记

SEnet(https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf)CBAM(https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf)eSEModule(https:
小飞刀2017·2022-11-07 23:34

SE注意力机制（笔记）

上图即为SEnet的整个流程，接下来开始讲解se注意力机制，首先我们输入一张彩色图片，假设图片尺寸为4*4*3（H'=4,w'=4,c'=3），经过一个卷积操作Ftr（卷积核为2），后变成3*3*3（H
qq_46595902·2022-11-07 23:04

机器学习_深度学习毕设题目汇总——MRI

MRI层间插值的超分辨率及多视角融合算法研究基于MRI影像的直肠癌病灶区域深度学习分割研究基于MRI影像的软组织肿瘤计算机辅助诊断研究基于MRI的深度学习卷积神经网络在鉴别肾实质肿瘤病理分型中的应用基于SEnet
MetaGrad·2022-11-07 23:55

【论文研读笔记---十】Mask-RCNN

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 Star1·2022-10-24 07:38

视觉注意力机制——SENet、CBAM、SKNet

注意力机制(AttentionalMechanism)通常将软注意力机制中的模型结构分为三大注意力域来分析：空间域空间域——将图片中的的空间域信息做对应的空间变换，从而能将关键的信息提取出来。对空间进行掩码的生成，进行打分，代表是SpatialAttentionModule。通道域通道域——类似于给每个通道上的信号都增加一个权重，来代表该通道与关键信息的相关度的话，这个权重越大，则表示相关度越高。
Fighting_1997·2022-10-15 19:47

最新分类网络和模型压缩网络简记

分类的深度网络最新的两个注意点：1、SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）-论文的动机是从特征通道之间的关系入手，希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。
weixin_30655219·2022-10-13 10:21

CVPR 2021 | DMSANet：双多尺度注意力机制

pdfcode:https://github.com/abhinavsagar/DMSANet双多尺度注意力网络（DMSANet）在图像分类、目标检测和实例分割上均适用，性能优于EPSANet、FcaNet和SENet
xdhe1216·2022-10-13 07:10

【CV中的Attention机制】基础篇-视觉注意力机制和SENet

注意力机制注意力机制（AttentionMechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。注意力机制本质上与人类对外界事物的观察机制相似。通常来说，人们在观察外界事物的时候，首先会比较关注比较倾向于观察事物某些重要的局部信息，然后再把不同区域的信息组合起来，从而形成一个对被观察事物的整体印象。Attention机制最先应用
Mr.Jk.Zhang·2022-10-13 07:28

【深度学习】(9) CNN中的混合域注意力机制（DANet，CBAM），附Tensorflow完整代码

在之前的文章中我介绍了CNN中的通道注意力机制SENet和ECANet，感兴趣的可以看一下：https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/1235720651.
立Sir·2022-10-13 07:54

文献阅读笔记10——ECA注意力机制

提出了一种高效的通道注意力机制（ECA）作用：涉及少量参数，同时带来明显的性能增益灵感来源：SENet原理：避
白日梦想家April_Liu·2022-10-09 10:12

Attentional Feature Fusion

AttentionalFeatureFusion目录AttentionalFeatureFusionAbstract1.引言2.相关工作2.1.多尺度注意机制2.2.在深度学习中跳过连接3.多尺度通道注意3.1在SENet
ZZE15832206526·2022-10-07 13:02

ResNet论文翻译-Deep Residual Learning for Image Recognition

经典分类网络（传送门）：目录索引、LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception、DenseNet、SeNet。
alex1801·2022-10-03 07:57

注意力机制：SEnet and CABD and BAM

#SEnet0.基础知识0.1Feedforword结构Feedforword结构中主要起作用的是激活函数，
Diros1g·2022-09-30 07:18

轻量级神经网络算法系列文章-MobileNet v3

各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:26

轻量级神经网络算法系列文章-ShuffleNet v1

各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:26

轻量级神经网络算法-MobileNet v1

各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级神经网络算法-SqueezeNet

各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级神经网络算法系列文章-MobileNet v2

各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级神经网络算法-总结对比

各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:24

第05章 深度卷积神经网络模型

2.理论目标ResNet的基础模型架构、训练细节与数学推理DenseNet的基础模型架构、训练细节与数学推理SeNet的基础模型架构、
撸码的xiao摩羯·2022-08-31 19:52

轻量级神经网络算法系列文章-ShuffleNet v2

各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:51

深度学习论文阅读图像分类篇（六）：SENet《Squeeze-and-Excitation Networks》

深度学习论文阅读图像分类篇（六）：SENet《Squeeze-and-ExcitationNetworks》Abstract摘要1.Introduction引言2.RelatedWork相关工作3.Squeeze-and-ExcitationBlocks3.1
Jasper0420·2022-08-08 07:44

深度学习图像分类（九）：SENet

深度学习图像分类（九）：SENet文章目录深度学习图像分类（九）：SENet前言一、Motivation二、SE模块三、效果四、代码总结前言SENet，胡杰（Momenta）在2017.9提出，通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力
Arwin（Haowen Yu）·2022-08-07 07:53

基于深度学习的图像分类算法核心思想与算法优化总结（深度学习与图像分析-李松斌）

深度学习-图像分类算法小卷积核应用-VGGNet最优局部稀疏结构-Inception恒等映射残差单元-ResNet多层密集连接-DenseNet特征通道重标定-SENet通道压缩与扩展-SqueezeNet
古月哥欠666·2022-07-21 18:55

目标检测算法——YOLOv5结合BotNet（Transformer）

在ImageNet上高达84.7％的top-1精度，性能远远优于SENet、EfficientNet等主干。小海带近期实验将YOLOv5算法与BotNet进行创新性有效结合，
加勒比海带66·2022-07-19 07:34
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