SENet

# 为我所用之SENet

为我所用之SENet1.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，
无人不智能，机器不学习·2020-07-02 15:22

获取、引用外文文献

作为DL小白，在阅读文献的第一个问题就是获取文献困难，这里总结下自己获取、引用外文文献的方法（以SENet文献为例）目录获取外文文献0）确定论文名1）百度学术2）谷歌学术3）SCI-HUB引用文献获取外文文献
GISer_Lin·2020-07-02 13:31

AlexNet论文总结与实现-2012

经典分类网络（传送门）：目录索引、LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception、DenseNet、SeNet。
alexzhang19·2020-06-30 07:04

目标检测算法横向比较，包括backbone、特征融合、loss、proposal/anchor/heatmap、NMS、正负样本设置等

Reference：ObjectDetectionin20Years:ASurveyTableofContentsBackbone改进DenseNetResNeXt（groupconvolution）SENet
ygfrancois·2020-06-30 07:36

ResNeXt、SENet、SE-ResNeXt论文代码学习与总结

ResNeXt-AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks还是先上图最直观：左边是ResNet50，右边是ResNeXtgroup=32的bottleneck结构。ResNeXt就是在ResNet的基础上采用了inception的思想，加宽网络(resnet-inception是网络还是inception的，但采用了残差思想)而且R
徐ShoweR·2020-06-30 05:03

综述---图像处理中的注意力机制

论文阅读:图像分类中的注意力机制(attention)介绍了Spatialtransformernetworks、ResidualAttentionNetwork、Two-levelAttention、SENet
xys430381_1·2020-06-30 04:40

Face Paper：SeNet论文详解

github:https://github.com/hujie-frank/SENet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。
BigCowPeking·2020-06-29 18:35

《Squeeze-and-Excitation Networks》论文解析

arxiv.org/abs/1709.01507代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENetPyTorch代码地址：https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorchSequeeze-and-Excitation
超屌的温jay·2020-06-29 17:46

[注意力机制]--CV领域中的注意力机制

科研方向需要自己调研一些合适的注意力机制，所以自己总结如下：一.channelattention：SEnet:Squeeze-and-ExcitationNetworks首先是Squeeze操作，顺着空间维度来进行特征压缩
chenzy_hust·2020-06-29 03:23

SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）算法笔记

arxiv.org/abs/1709.01507代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENetPyTorch代码地址：https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorchSequeeze-and-Excitation
AI之路·2020-06-27 09:26

论文阅读笔记：SENet: Squeeze-and-Excitation Networks

论文阅读笔记：SENet:Squeeze-and-ExcitationNetworks本文主要包含如下内容：  论文地址  代码地址  参考博客论文阅读笔记：SENet:Squeeze-and-ExcitationNetworks
ProYH·2020-06-26 22:22

Squeeze-and-Excitation Networks

作者提出SEblocks，通过堆叠SEblocks，可以生成SENet架构。SEblocks基本结构如图1。论文目的是通过明确的模型化卷积特征图之间的内部依赖关系，来增强网络的表达能力。
sunyao_123·2020-06-26 16:04

视觉注意力机制在分类网络中的应用——SENet、CBAM、SKNet

我们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、通道域、混合域。（1）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。（2）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。对通道生成掩码mask，进
师太恋上老衲·2020-06-26 03:43

SE-ResNet介绍

可以把SENet看成是channel-wise的attention，可以嵌入到含有skip-connections的模块中，ResNet,VGG,Inception等等。
AI剑客·2020-06-26 01:38

Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）详解

一、SENet简介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
McGradyXYZ·2020-06-25 17:44

卷积神经网络的发展历程(不定期更新)

CNN主要的经典结构包括：LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、NIN、GoogleNet、ResNet、SENet等，其发展过程如下图所示。
不甘现状的咸鱼却没办法·2020-06-25 10:50

论文研读笔记(二)——VGG

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·2020-06-25 09:27

Squeeze-and-ExcitationNetworks流程图及其原理解析

SE-Block,作者利用它获得了最后一届imageNet的冠军论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507GitHub：https://github.com/hujie-frank/SENet
ptgood·2020-06-24 20:34

pytorch SENet实现案例

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~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.Seq
·2020-06-24 17:06

SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)论文详解

《Squeeze-and-ExcitationNetworks》这篇文章在17年就发布在axiv上了，最近一次修改是2019年五月，最近看用的人还是蛮多的，可能是因为效果好而且使用简单吧。该网络其实可以理解为一个网络中的插件，可以和各种网络配合，如最基础的卷积层，resnet，inception等等。下面来看看它的实现原理。一、SE块（SQUEEZE-AND-EXCITATIONBLOCKS）SE
Michaelliu_dev·2020-06-24 07:52

Tensorflow 2.1 keras 训练 实战 cifar10 cifar100 完整代码 准确率 86%-87% 模型 Resnet SENet

环境：tensorflow2.1最好用GPU模型：ResnetSENet用Resnet和SENet网络训练Cifar10或者Cifar100.训练数据：Cifar10或者Cifar100训练集上准确率：
茫茫人海一粒沙·2020-06-24 00:14

【深度学习】分类神经网络发展 从LeNet到SeNet

最近学习了分类网络的发展，做了简单的整理，仅供自己学习笔记LeNet：由YannLeCun等人在1998年提出，是cnn的基本架构，不包括输入共有7层，由卷积层、池化层、全链接层构成。1、输入层：输入为单通道，32*32大小的图像2、c1层-卷积层：输入大小为[1,32,32]，卷积核大小为5*5，卷积核数目为6，滑动步长为1，输出图像尺寸为（32-5+1）*（32-5+1）*6，[6,28,28
guozhirourou·2020-06-23 11:57

SENet详解

SENet是ImageNet2017（ImageNet收官赛）的冠军模型，和ResNet的出现类似，都在很大程度上减小了之前模型的错误率（具体见附录），并且复杂度低，新增参数和计算量小。
AI人工智能与大数据·2020-06-23 11:14

tensorflow使用SEnet实现mnist

#-*-coding:utf-8-*-#mnist回顾一下tensorflow用法#这里使用卷积神经网络，所以将784reshape成28*28的矩阵importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datadefget_data():mnist=input_data.read_data_sets("MNI
孙敬博·2020-06-22 18:54

你不得不了解的卷积神经网络发展史

ResNet6.DenseNet7.Non-LocalNetworks8.DeformableConvolutionalNetworks9.DilatedConvolutionalNetworks10.SENET01
mind_programmonkey·2020-06-22 01:34

【读论文】基于YOLOv3的红外行人小目标检测技术研究

摘要基于YOLOv3中分类准确率仍有不足的情况，借鉴SENet中对特征进行权重重标定的思路，将SEblock引入YOLOv3中，提升了网络的特征描述能力。
Doyle_·2020-06-21 19:46

Combining Feature Importance and Bilinear feature Interaction for CTR Prediction (FiBiNET)

时间：2019.05作者：TongwenHuang,ZhiqiZhang,JunlinZhangAbstract文中使用Squeeze-ExcitationNetwork（SENET）动态学习特征的重要性
ChristineC_·2020-06-21 18:18

【卷积神经网络发展历程】从LeNet、AlexNet到ResNet、SENet

经典的LeNet诞生于1998年。然而之后CNN的锋芒开始被SVM等手工设计的特征盖过。随着ReLU和dropout的提出，以及GPU和大数据带来的历史机遇，CNN在2012年迎来了历史突破–AlexNet，从此CNN呈现爆炸式发展。从此，DeepLearning一发不可收拾，ILSVRC每年都不断被DeepLearning刷榜，如图1所示，随着模型变得越来越深，Top-5的错误率也越来越低，目前
大姨妈V·2020-06-21 08:15

SE模块理解+SE-Resnet模块pytorch实现

文章目录SE模块理解SE实现注意力机制原因SE-resnet网络pytorch实现SE模块理解SENet是Squeeze-and-ExcitationNetworks的简称，拿到了ImageNet2017
自由自在的鱼丶·2020-06-01 14:15

CTR学习笔记&代码实现6-深度ctr模型 后浪 xDeepFM/FiBiNET

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息，而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM，AFM更进了一步。
风雨中的小七·2020-06-01 08:00

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

绪论视觉注意力机制(一)阐述了视觉应用中的Self-attention机制及其应用——Non-local网络模块；视觉注意力机制(二)主要分析了视觉注意力机制在分类网络中的应用——SENet、CBAM、
棠雪清芬·2020-04-11 20:22

【计算机视觉】详解分类任务的视觉注意力：SENet、CBAM、SKNet (视觉注意力机制 (二))

而本文主要关注视觉注意力机制在分类网络中的应用——SENet、SKNet、CBAM。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、通道域、混合域。空间域——将图片中的的
棠雪清芬·2020-04-11 20:59

IBN-Net: 提升模型的域自适应性

IBN-Net和SENet非常相似：可以方便地集成到现有网络模型中。在多个视觉任务中有着出色的表现，如分类、分割
pprp·2020-04-08 09:00

【CV论文笔记】Squeeze-and-Excitation Networks（SENet模块理解）

本文主要用于介绍最后一届ImageNet冠军模型SENet网络。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。
蘑菇轰炸机·2020-03-15 20:15

小义子历史小讲堂：没有王者荣耀的时代，古人玩什么（一）

一种神秘而黑暗的游戏叫做“塞尼特”（Senet），史上最古老的桌游。在著名的少年法老图坦卡蒙的墓里,人们发现了做为陪葬之用的棋盘游戏“赛尼特
轶之小义子·2020-03-13 02:55

(梳理)用Tensorflow实现SE-ResNet(SENet ResNet ResNeXt VGG16)的数据输入,训练,预测的完整代码框架(cifar10准确率90%)

之前的代码有问题,重发一遍这里做个整理,打算给一个ResNet的完整代码实现这篇博客不对ResNetDenseNet思路做详解,只是提供一个大致的代码实现和编写思路以及一些自己的小实验当然也包括ResNeXt和SENet
Shijunfeng00·2020-02-29 11:07

ResNet与ResNeXt与SEnet

details/78878966ResNeXt:单路卷积变为多路平行卷积，优于更深的单路卷积看图：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/71667916SEnet
yang_daxia·2020-02-25 16:52

【CV中的Attention机制】融合Non-Local和SENet的GCNet

前言:之前已经介绍过SENet和NonLocalNeuralNetwork(NLNet)，两者都是有效的注意力模块。
pprpp·2020-01-16 10:39

【CV中的Attention机制】融合Non-Local和SENet的GCNet

前言:之前已经介绍过SENet和NonLocalNeuralNetwork(NLNet)，两者都是有效的注意力模块。
pprp·2020-01-16 10:00

【CV中的Attention机制】Selective Kernel Networks(SE进化版)

1.SKNetSKNet是SENet的加强版，结合了SEopetator,Merge-and-RunMappings以及attentiononinceptionblock的产物。
pprp·2020-01-02 20:00

【CV中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块

SENet主要是学习了channel之间的相关性，筛选出了针对通道的注意力，稍微增加了一点计算量，但是效果比较好。通过上
pprp·2020-01-01 11:00

【CV中的Attention机制】易于集成的Convolutional Block Attention Module(CBAM模块)

前言：这是CV中的Attention机制专栏的第一篇博客，并没有挑选实现起来最简单的SENet作为例子，而是使用了CBAM作为第一个讲解的模块，这是由于其使用的广泛性以及易于集成。
pprp·2019-12-31 23:00

卷积模块设计整理(SENet,SKNet,Non-Local Net,GCNet,GIoRe,OcNet,Octave)

SENetSqueeze-and-ExcitationNetworks(SENet)，CVPR2017[code]很多工作被提出来从空间维度层面来提升网络的性能，如Inception结构中嵌入了多尺度信息
有事没事扯扯淡·2019-12-06 22:44

解读Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）

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
张磊_0503·2019-11-30 03:40

Attention机制中CBAM以及Dual pooling的pytorch实现

本次的代码参考senet中的channel-wise加权，CBAM中的channel-attention和spatial-attention,另外还有kaggleMaster@gray分享的Dualpooling
*pprp*·2019-11-29 22:36

深度残差收缩网络简介

DeepResidualShrinkageNetwork，ＤＲＳＮ）是深度残差网络(DeepResidualNetwork,ResNet)的一个变种，集成了Squeeze-and-ExcitationNetwork(SENet
风雨兼程·2019-10-14 21:14

[论文理解] CBAM: Convolutional Block Attention Module

ConvolutionalBlockAttentionModule这里的结构有点类似与SENet里的支路结构。对于Channelattentionmod
weixin_30664615·2019-09-12 02:00

ResNet家族：ResNet、ResNeXt、SE Net、SE ResNeXt

SE-ResNeXt(2018Apr)涉及到的其他知识：Globalaveragepooling(GAP)梯度爆炸、梯度消失、梯度弥散BN层ResNet:跳层残差结构ResNeXt:并列的重复模块增加一个维度SENet
sunflower_sara·2019-09-04 01:04

【论文研读笔记---九】EAST文本检测

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·2019-09-01 16:42

【论文阅读】GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond

URL:论文pdfgithubTL;DR融合Non-LocalNetwork和SENet两个方法。精简了Non-Local的计算复杂度。
昭君姐·2019-07-21 21:44
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