SKNet

(CV)论文列表

CNN卷积神经网络之SKNet及代码https://blog.csdn.net/qq_41917697/article/details/122791002【CVPR2022oral】MixFormer:

Think@·2023-11-02 00:36

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

经典结构前言本文主要介绍2012-2019年的一些经典CNN结构，从Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet,Resnext,Densenet,Senet,BAM,CBAM,genet,sknet

瞎了吗·2023-08-15 17:36

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

SKNet（SelectiveKernelNetwork）是一种用于图像分类和目标检测任务的深度神经网络架构，其核心创新是引入了选择性的多尺度卷积核（SelectiveKernel）以及一种新颖的注意力机制

卖报的大地主·2023-08-10 07:49

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

SKNet（SelectiveKernelNetwork）是一种用于图像分类和目标检测等任务的深度神经网络架构，其核心创新是引入了选择性的多尺度卷积核（SelectiveKernel）以及一种新颖的注意力机制

卖报的大地主·2023-08-09 10:16

SKNet讲解

SKNet讲解0.引言1.网络结构1.1Split部分1.2Fuse部分1.3Select部分1.4三分支的情况2.SKNet网络体系结构3.分析与解释4.代码总结0.引言视皮层神经元的感受野大小受刺激的调节

sjx_alo·2023-06-10 11:08

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

【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

【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

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

ResNeSt中的ResNest Block（split-attention blocks）

从图中很明显可以看出ResNeSt是SENet-block、SKNet-block和ResNeXt的集成。首先和ResNeXt一样，先将输入划分为K份，每一个都记作CardinalX。

CVer_Yxq·2022-12-19 11:36

SKNet——SENet孪生兄弟篇

SelectiveKernelNetworks启发自皮质神经元根据不同的刺激可动态调节其自身的receptivefield，是结合了SEoperator，Merge-and-RunMappings，以及attentiononinceptionblock思想的产物。从设计理念上来讲也比较simple，即对所有的>1的卷积kernel进行SelectiveKernel改造，充分利用group/dept

zhuiqiuk·2022-12-14 13:54

SKNet结构解读

03/05/5e6098c638de8/论文原址：https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf开源参考地址：github:https://github.com/implus/SKNet

zhw864680355·2022-12-14 13:54

一文看懂SENet和SKNet(附代码)

[论文笔记]-SENet和SKNet(附代码)-JimmyHua的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/76033612写的非常好！通俗易懂，爆赞～

电饭锅22·2022-12-14 13:54

SKnet

SKNET那些在同一层中具有多尺度信息的模型，如InceptionNets，有一个内在的机制，可以根据输入的内容调整下一个卷积层中神经元的RF大小，因为下一个卷积层会线性地聚合来自不同分支的多尺度信息。

weixin_37958272·2022-12-14 13:23

不定期读一篇Paper之SKNet

不定期读一篇Paper之SKNet前言SKNet是SEnet的升级版本，你会在里面看到很多SENet的身影。

张先生-您好·2022-12-14 13:23

SKNet网络结构概要解读

Moeyinss·2022-12-14 13:22

SKNet介绍

https://blog.csdn.net/ITOMG/article/details/89673593（先看这个，理解sknet）https://zhuanlan.zhihu.com/p/59690223

mjiansun·2022-12-14 13:22

SKNet网路

1903_SKNet:图：网络描述：SENet是对特征图的通道注意力机制的研究，CBAM提到了对特征图空间注意力机制的研究。这里SKNet针对卷积核的注意力机制研究。

ZDA爱吃火锅·2022-12-14 13:21

SKNET

之前有聊过SENet，这里附上论文链接这里附上一个知乎链接，说的非常棒：SKnet他可以很方便的嵌入到现在的网络结构中去，实现精度的提升。首选介绍一下他的思想。

CV大白菜·2022-12-14 13:49

SENet与SKNet详解

转自：https://blog.csdn.net/qixutuo6087/article/details/88822428文章目录0.摘要1.引入2.SE-Net结构2.1Sequeeze：GlobalInformationEmbedding2.2Excitation:AdaptiveRecalibration2.3Scale3.SE模块嵌入实例4.SENetExperiments5.Select

洛北辰南·2022-12-14 13:19

SKNet：自适应感受野

SKConv作者通过SKConv(选择性卷积核)来聚合多个卷积核的信息。（ps：虽然说聚合的是卷积核，但是具体的操作是含input即特征映射的）SKConv由3个部分组成：split，fuse和select，它们的作用分别是生成卷积核size不同的分支、聚合不同分支信息以获得选择权重的全局的表示、根据选择权重聚合不同size核的特征映射。split对于input：x∈RH′×W′×C′x\inR^

村口烫头张师傅·2022-12-14 13:48

SKNet解读

SKNet的全称是“SelectiveKernelNetwork”,它和SENet都是一个团队提出来的，SENet是对通道执行注意力机制，而SKNet则是对卷积核执行注意力机制，即让网络自己选择合适的卷积核

luxinfeng666·2022-12-14 13:47

SKnet代码的问题*RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified

SKnet代码的问题在skconv修改维度时有的用view,有的用unsqueezeclassSKConv(nn.Module):def__init__(self,features,WH,M,G,r,stride

freshmanneedhelp·2022-12-14 13:17

CNN卷积神经网络之SKNet及代码

CNN卷积神经网络之SKNet及代码前言SKConvolution细节网络结构实验结果代码《SelectiveKernelNetworks》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.06586

球场书生·2022-12-14 13:15

【论文解读】SKNet网络（自适应调整感受野尺寸）

SelectiveKernelNetworks论文：https://arxiv.org/abs/1903.06586代码：https://github.com/implus/SKNet摘要在标准卷积神经网络

ashergaga·2022-12-12 13:07

【注意力机制集锦2】BAM&SGE&DAN原文、结构、源码详解

BAM&SGE&DAN原文、结构、源码详解注意力机制集锦2前面我们已经系统介绍了注意力机制的概念、分类及近年来的发展概况，传送门：【注意力机制引言】并且对注意力机制中的通道注意力机制SENet、SKNet

Marlowee·2022-12-09 21:39

Attentional Feature Fusion阅读笔记

WACV2021YimianDai,FabianGieseke,StefanOehmcke,YiquanWu,KobusBarnard论文地址一、简介现有注意力存在三个缺点：1）有限的使用场景，SKNet

Ma lidong·2022-11-30 06:11

Attentional Feature Fusion 注意力特征融合

AttentionalFeatureFusion注意力特征融合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

总是提示已注册·2022-11-30 06:37

深度学习-backbone网络模型

思想上类似于ResNeXt和SKNet的结合。SplitAttent

ReaFly·2022-11-22 11:51

【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

注意力机制学习-SKNet

SKNet笔记简介思想主要步骤代码最后简介2019年CVPR，从感受野的角度去分析通道注意力机制。

renxingshen2022·2022-11-19 12:28

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

CV中的注意力机制学习笔记（下）

SKNet论文全名为《SelectiveKernelNetworks》（原文链接：https://arxiv.org/abs/1903.06586），发表在CVPR2019上。

KeEN丶X·2022-07-19 07:24

深度学习图像分类（十）：ResNet外传系列

二、ResNeSt1.SKNet2.ResNet与ResNeSt总结前言由于ResNet在神经网络里的地位实在是无可撼动，其paper引用量在CV界位居第一。因此，基

Arwin（Haowen Yu）·2022-07-18 07:59

SKnet论文解读

本文讲述sknet的核心部分:自适应性的注意力编码机制SKNet对不同输入使用的卷积核感受野不同,参数权重也不同,可以自适应的对输出进行处理注:本人才疏学浅,文章难免有疏漏之处,仅给初学者阅读交流,大牛轻喷

吃小花的魔王·2022-03-03 14:34

对SKnet的研究学习

1.代码部分持续更新importtorch.nnasnnimporttorchfromfunctoolsimportreduceclassSKConv(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,stride=1,M=2,r=16,L=32):''':paramin_channels:输入通道维度:paramout_channels:输

吃小花的魔王·2022-03-03 14:04

CNN卷积神经网络(一)

•池化层/Poolinglayer•全连接层/FClayer典型的卷积神经网络结构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、NetworkinNetwork、Resnet、SENet、SKNet

ShenShen_318·2022-02-11 20:41

SENet系列之SKNet

一顿火锅，足以忘却暂时的不愉快。闲谈现在感觉每天都有新的东西需要学习，今天学习这个，明天学习那个。我觉得这样非常不好，学习什么都是在表面游走，不会有一个好的成果。具体怎么解决这个问题，我还不是很清楚，有建议的小伙伴欢迎留言交流啊。前言SENet:Paper:https://arxiv.org/abs/1709.01507Code:https://github.com/hujie-frank/SEN

进阶媛小吴·2021-11-12 21:05

计算机视觉注意力网络(五)——SKNet [CVPR 2019]

这里SKNet针对卷积核的注意力机制研究。不同大小的感受视野（卷积核）对于不同尺度（远近、大小）的目标会有不同的效果。尽管比如Inception这样的增加了多个

泉伟·2020-08-21 09:54

经典网络结构总结--SENet系列

SENet系列：SENet，（cSENet，sSENet，csSENet），SKNet1.SENet论文：Squeeze-and-ExcitationNetworksMotivation：借助注意力机制

有时候。·2020-08-14 00:35

SKNet学习和使用-pytorch

context=cs代码：https://github.com/pppLang/SKNet其灵感来源是，我们在看不同尺寸不同远近的物体时，视觉皮层神经元接受域大小是会根据刺激来进行调节的。

wechat-920086481·2020-08-04 09:51

SKNet论文

论文连接：SelectiveKernelNetworkscode:pytorch代码SENet主要受神经学的启发，视觉皮层中神经元可以根据不同的刺激动态的调整自身的RF（receptivefield，感受野）。其实在之前的很多网络中都采用了多个不同大小kernel，然后将他们提取到的特征进行融合，比如Inception采用了3×33\times33×3,5×55\times55×5,7×77\ti

csCaiRujia·2020-08-02 15:06

SKNet-------论文理解

参考博客：https://blog.csdn.net/qixutuo6087/article/details/88822428pytorch代码：https://github.com/pppLang/SKNet1

ruoruojiaojiao·2020-08-02 13:53

Attention机制与CNN的有机结合

2017ImageNet冠军模型)---通道Attention前言引入主体思路Squeeze-and-Excitation(SE)模块SE模块在Inception和ResNet上的应用SE模块的实现参考文献二、SKNet

sliderSun·2020-07-12 10:22

视觉注意力机制在分类网络中的应用——SENet、CBAM、SKNet（阅读笔记）

原文将软注意力机制分为三大注意力预：（1）空间域——对空间进行掩码的生成，进行打分，代表是SpatialAttentionModule。忽略了通道域中的信息，将每个通道中的图片特征同等处理，这种做法会将空间域变换方法局限在原始图片特征提取阶段，应用在神经网络层其他层的可解释性不强。（2）通道域——对通道生成掩码mask，进行打分，代表是senet,ChannelAttentionModule。对一

碑一·2020-07-07 06:52

【Deep Learning】SKNet : Selective Kernel Networks 学习

1.SKNet论文思维导图该思维导图使用MindMaster软件做出，源文件可以点击链接进行下载。

S大幕·2020-07-05 05:53

通道注意力改进ECANet

例如SKNet，SANet，R

ShellCollector·2020-07-04 19:56

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

【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、SKNet

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

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