SeNet 第8页

[经典CNN网络]：LeNet，AlexNet，GoogleNet，VGG，ResNet，SENet，Xception，MobileNet，ShuffleNet

1.CNN模型发展1998LeNet：最早用于数字识别的CNN2012AlexNet：ILSVRC竞赛2012年第一名2013ZFNet：ILSVRC竞赛2013年第一名2014GoogleNet：ILSVRC竞赛2014年第一名VGG：ILSVRC竞赛2014年第二名2015ResNet：ILSVRC竞赛2015年第一名2016GBD-Net：ILSVRC竞赛2016年第一名ResNeXt，De

GitKid·2020-08-11 04:21

AI识虫练习赛第二名方案&&心得分享

该方案使用YoloV3作为目标检测器，并将检测结果输入到后置的SENet分类矫正网络中作进一步优化，最后将结果通过一个改进的NMS方法进行过滤，得到最终结果，以此获得了第二名的好成绩。

LittleKlein·2020-08-11 02:24

GCNet：当NLNet遇到SENet

博客地址：https://www.hongliangzhu.cn/2020/03/23/GCNet/概述GCNet:Non-localNetworksMeetSqueeze-ExcitationNetworksandBeyond【CVPR2019】传送地址：https://arxiv.org/pdf/1904.11492.pdfGitHub：https://github.com/xvjiarui/

除了菜一无所有·2020-08-11 02:26

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，

weixin_34032792·2020-08-11 02:49

SENet详解

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。

无奈的小心酸·2020-08-10 07:14

caffe跑SENet框架

最近在研究SENet的论文框架，顺便记录下在caffe下添加层和方法。

冬竹子·2020-08-07 19:49

注意力机制

而像SENet中的注意力机制，先把h*w*c2的特征直接在c2维度用平均池化把其变为1*1*c2，然后用多层感知机将其转化为每一层的权重即注意力，然后每一

齐夫子·2020-08-07 13:00

SENet学习和使用-pytorch

《Squeeze-and-ExcitationNetworks》（https://arxiv.org/abs/1709.01507）源代码：https://github.com/moskomule/senet.pytorch

wechat-920086481·2020-08-04 09:51

[Attention]SE-Net论文讲解

本次我们分享的主题是ImageNet冠军模型SENet。

急流勇进·2020-08-04 07:42

attention机制SENET、CBAM模块原理总结

参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_33602281/article/details/85223216defcbam_module(inputs,reduction_ratio=0.5,name=""):withtf.variable_scope("cbam_"+name,reuse=tf.AUTO_REUSE):#假如输入是[batsize,h,w,channel

lynn_0909·2020-08-04 01:27

模型注意力机制的方法，senet,gcnet SRMnet,SGEnet,增强注意力机制AA

优化分类模型的结构注意力机制senet,gcnetSRMnet,SGEnet,增强注意力机制AA，每个有代码实现最大化注意力机制（EMA）1、SEnet,GCnet2、SGEnet,SpatialGroup-wiseEnhance

shishi_m037192554·2020-08-03 19:33

mmdetection自定义backbone(转)

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

lishuiwang·2020-08-03 19:19

最简单最易实现的SE模块（Squeeze-and-Excitation Networks）

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

just-solo·2020-08-03 18:14

cbam block and senet block

其实就是在图像宽高上面重要性图像宽高求要平均最大然后相加求sigmoid然后接着在通道上面求重要性通道数上面分别求平均和最大然后相加求sigmoidsenet其实就是通道的重要性不同，感觉cbam和senet

candy134834·2020-08-03 15:03

机器视觉注意机制 SENet CBAM

其中比较有代表性的模型有在2017年ImageNet中获得分类组关键的SENet，以及2018年结合了空间和通道双注意机制的CBAM模型。

老光头_ME2CS·2020-08-03 12:02

【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*·2020-08-03 12:07

深度学习之卷积网络attention机制SENET、CBAM模块原理总结

SENETSENET是2017年的世界冠军，SE全称Squeeze-and-Excitation是一个模块，将现有的网络嵌入SE模块的话，那么该网络就是SENet，它几乎可以嵌入当前流行的任何网络，那么为什么会引出这个东西呢

weixin_33602281·2020-08-03 11:16

网络模型的压缩和优化：SeNet网络理解

论文代码链接：https://github.com/hujie-frank/SENethttps://github.com/binLearning/caffe_toolkit下面我将介绍我们提出的SENet

BigCowPeking·2020-08-03 08:30

CVPR2020论文阅读——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

Jeremy_lf·2020-08-02 16:28

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

csCaiRujia·2020-08-02 15:06

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·2020-08-01 07:01

乱七八糟_杂乱知识点

用这个漂亮的工具将方程式截图迅速转换为LaTeXhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/48077774SENet学习笔记https://blog.csdn.net/xjz18298268521

qm006·2020-07-29 05:20

详解ImageNet 2017夺冠架构SENet

本文转载至机器之心专栏，作者：胡杰，原文地址：http://www.sohu.com/a/161633191_465975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

Sweet_Harbour·2020-07-27 17:47

4-CNN-demo-0602-SeNet_block.py

importtensorflowastf"""实现Senetblock模块"""defSe_block(inputs_tensor,name,reduction=8):""":paraminputs_tensor:4-Dtensor[N,H,W,C]:paramreduction::return:"""withtf.variable_scope(name):_,H,W,C=inputs_tenso

HJZ11·2020-07-27 15:54

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

极市平台·2020-07-27 15:39

【CV中的Attention机制】简单而有效的SENet-注意力机制的鼻祖

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

*pprp*·2020-07-27 15:04

如何用PaddleDetection做一个完整的目标检测项目

支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。

飞桨PaddlePaddle·2020-07-14 05:57

论文阅读笔记---senet

Squeeze-and-ExcitationNetworks论文翻译——中英文对照SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）算法笔记SENet学习笔记概要论文的动机是从特征通道之间的关系入手

xys430381_1·2020-07-13 22:01

Attention机制与CNN的有机结合

目录一、SENet（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

sliderSun·2020-07-12 10:22

[解读] Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels

https://arxiv.org/abs/1912.03458v2本文针对卷积神经网络,提出一种动态卷积模块,仅增加很少的计算量,来获得性能上的较大提升.相近的工作动态卷积中的Attention模块来源于SENet

天在那边·2020-07-12 05:00

深度学习之alexnet的计算量

SENet与AlexNet相比，计算量多

my_share·2020-07-11 13:43

CNN backbone 总结笔记

backbone的总结笔记，前面部分不少内容都是照搬reference2的，稍微总结了一下里面的内容，后面增加了其中遗漏的以及今年新出的网络（FPN，Hourglass，ResNeXt，DCN，DPN，SENet

Liu, Xu·2020-07-11 06:26

网络模型--Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-ExcitationNetworkshttps://arxiv.org/abs/1709.01507ILSVRC2017imageclassificationwinnerhttps://github.com/hujie-frank/SENet

O天涯海阁O·2020-07-10 14:49

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

mingo_敏·2020-07-10 01:24

图像识别：常用的attention代码

SEnet（Squeeze-and-ExcitationNetwork）#https://github.com/Amanbhandula/AlphaPose/blob/master/train_sppe

dgi_ace·2020-07-09 16:10

机器学习论文笔记（五）：Squeeze-and-Excitation Networks

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

ouc陈同学·2020-07-09 09:57

FlyAI-遥感影像场景分类预测经验总结

文章目录数据介绍经验1.准确率92.55%：SENet、PyTorch（1）数据预处理：加权采样（2）数据增强：采用随机裁剪，随机旋转，随机翻转，随机擦除（3）模型选择：Senet154（4）模型优化：

三岁与十八·2020-07-09 07:35

几种视觉Attention的代码详解

几种视觉Attention的代码详解文章目录几种视觉Attention的代码详解1SENet-通道注意力2CBAM-通道+空间注意力3SKEConv4self-attention4.1Self_Attn_Spatial

fangzuliang·2020-07-08 21:54

[pytorch] 试验--用CBAM注意力模块进行语义分割

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。CBAM的结构如下：通道注意力决定了网络“lookwhat”，因为每个通道所关注的特征是不一样的。空间注

ZJE_ANDY·2020-07-08 11:05

《Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）》

解读Squeeze-and-ExcitationNetworks（SENet）动机卷积神经网络已被证明是解决各种视觉任务的有效模型。对于每个卷积层，沿着输入通道学习一组滤波器来表达局部空间连接模式。

jiyeyong·2020-07-08 08:39

CNN经典网络：DenseNet、SENet

DenseNetSENetDenseNet论文：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf代码：Tensorflow/slim特点densenet紧接着在resnet之后提出，结合了resnet的思想。网络改进除了像resnet和inception在深度和宽度上做文章外，densenet通过利用feature来减少参数的同时提高效果，对feature进行有效利用并加强

傅里叶不积分1·2020-07-08 00:21

深度残差收缩网络：深度注意力机制下的软阈值化

深度残差收缩网络（deepresidualshrinkagenetwork）是深度残差网络的一种新的升级版本，其实是深度残差网络、注意力机制（参照Squeeze-and-ExcitationNetwork，SENet

fuxuyun·2020-07-07 08:59

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

（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

ImageNet冠军模型SE-Net详解

本次我们分享的主题是ImageNet冠军模型SENet。

MomentaAI·2020-07-07 04:49

Attention 机制

SENet详解https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79078551图解1.基础网络结构2.各阶段计算方式公式3.结构图：简介为了更清楚地介绍计算机视觉中的注意力机制

Nine-days·2020-07-05 16:51

深度神经网络总结

通用分类：LeNet，AlexNet，ZFNet，VGG，GoogleNet，ResNet，SENet通用目标检测：SPP，Overfeat，FasterR-CNN，FPN，Yolo-v1/2/3，SSD

Lonwayne·2020-07-05 16:08

计算机视觉注意力网络(二)——SeNet [CVPR 2018]

Squeeze-and-ExcitationNetworks（SENet）在图像中最早使用注意力机制的忘了就是SENet。

泉伟·2020-07-05 05:07

通道注意力改进ECANet

论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.03151代码地址：https://github.com/BangguWu/ECANetECANet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

ShellCollector·2020-07-04 19:56

深度学习总结：常见卷积神经网络——Xception，SeNet，ResNext，Wide Residual Networks

深度学习总结：常见卷积神经网络——Xception，SeNet，ResNext，WideResidualNetworksXceptionSeNetSE机制SE模块可以直接加入到现有网络中ResNextWideResidualNetworks

Tianlock·2020-07-04 08:42

【知识星球】Attention网络结构上新，聚焦才能赢

有三AI知识星球-网络结构1000变CBAM以前介绍过的DynamicCapacityNetwork，PerforatedCNNs是从空间维度进行Attention，SENet是从通道维度进行Attenti

言有三·2020-07-04 00:08

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