se-net

SE-Net学习笔记

Squeeze-and-ExcitationNetworks（简称SENet）Squeeze：空间维度来进行特征压缩，将每个二维的特征通道变成一个实数，这个实数某种程度上具有全局的感受野，并且输出的维度和输入的特征通道数相匹配。Excitation：它是一个类似于循环神经网络中门的机制。通过参数来为每个特征通道生成权重，其中参数被学习用来显式地建模特征通道间的相关性。最后是一个Reweight的操

好吃红薯·2024-01-05 20:21

SE-Net：Squeeze-and-Excitation Networks（CVPR2018）

文章目录AbstractIntroduction表征的重要性以前的方向本文提出RelatedWorkDeeperArchitectureAlgorithmicArchitectureSearchAttentionandgatingmechanismsSqueeze-and-ExcitationBlocksSqueeze:GlobalInformationEmbeddingExcitation:Ad

怎么全是重名·2023-12-19 18:20

SE-Net网络详解

Squeezeexcitationnetwork以下简称SE-NetSE是一个在卷积特征图通道上分配Attention的模块，可嵌入到其他的的网络结构中。原论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.0150挤压和激励(SE)块目的:通过显式建模网络卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络产生的表示质量。Squeeze:GlobalInformationEmbedding使用Hx

行走的参考文献·2023-11-27 21:18

YOLO算法改进5【中阶改进篇】：添加SENet注意力机制

SE-Net是ImageNet2017（ImageNet收官赛）的冠军模型，是由WMW团队发布。具有复杂度低，参数少和计算量小的优点。

梦在黎明破晓时啊·2023-11-16 13:35

SE-NET se注意力机制应用于ResNet (附代码)

SE-NET网络是一种基于卷积神经网络的模型，它引入了SE（Squeeze-and-Excitation）块来增强通道之间的相互关系。

无妄无望·2023-10-25 17:00

CNN(五）：DenseNet+SE-Net实战

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制SE-Net(Squeeze-and-ExcitationNetworks)是ImageNet2017(ImageNet收官赛

放鹿的散妃·2023-09-07 05:31

SE-Net注意力机制详解

本次任务：了解SE-Net原理SE-Net是ImageNet2017（ImageNet收官赛）的冠军模型，是由WMW团队发布。具有复杂度低，参数少和计算量小的优点。

梦在黎明破晓时啊·2023-08-10 02:39

深度学习训练营之J5周DenseNet+SE-Net实战

当中的应用参考内容原文链接第J5周：DenseNet+SE-Net实战本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制语言：Python3、Pytorch本周任务：在DenseNet系列算法中插入SE-Net

无你想你·2023-06-10 03:40

深度学习第J5周：DenseNet+SE-Net实战

介绍二、前期准备二、模型三、训练运行3.1训练3.2指定图片进行预测本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]本周任务：●1.在DenseNet系列算法中插入SE-Net

牛大了2023·2023-04-15 19:54

经典CNN算法解析实战-第J5周：DenseNet+SE-Net实战

模块代码实现六、SE模块插入到DenseNet代码实现一、课题背景和开发环境第J5周：DenseNet+SE-Net实战语言：Python3、Pytorch本周任务：–1.在DenseNet系列算法中插入SE-Net

Oaix Nay·2023-04-08 01:32

CVPR2017 | ImageNet冠军模型SE-Net详解

原标题：CVPR2017|ImageNet冠军模型SE-Net详解！我是Momenta高级研发工程师胡杰，很高兴可以和大家分享我们的SENet。

Jiliang.Li·2023-03-10 13:32

MobileNet V3(2019)

创新点1.引入SE结构MobileNetV3的另一个新颖想法是在核心架构中加入一种名为「Squeeze-and-Excitation」的神经网络（简称SE-Net，也是ImageNet2017图像分类冠军

老男孩li·2023-02-01 20:48

【论文阅读笔记】【CVPR2020】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

ECA-Net_Efficient_Channel_Attention_for_Deep_Convolutional_Neural_Networks源代码https://github.com/BangguWu/ECANetIntroduction本文首先回顾了SE-Net

creami11·2023-01-16 08:12

【翻译+笔记】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

深度卷积神经网络的有效通道注意ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks论文开源代码文章总结ECA-Net是基于SE-Net

Kaleidoscope-·2023-01-16 08:10

SE-Net:Squeeze-and-Excitation Networks论文详解

注意力机制的文章之------通道注意力SE-Net:Squeeze-and-ExcitationNetworks论文详解论文链接：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdfGithub

翠小白·2023-01-13 22:02

SENet：Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-ExcitationNetworks主要贡献：SE模块；插入其他网络里简称：SE-Net；最后一届ImageNet分类赛冠军；亮点：关注通道之间的关系，希望网络可以学习到不同通道特征的重要程度

不存在的c·2023-01-13 22:44

读懂ShuffleNet V2

arxiv.org/abs/1807.11164深度卷积神经网络的架构创新显著的提升了在ImageNet数据集上的分类准确率，如VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet、ResNeXt、SE-Net

落难Coder·2023-01-06 12:52

Squeeze-and-Excitation Networks（SE-Net）论文阅读笔记

ABSTRACT卷积操作通过在每一层的局部感受野内融合空间信息与通道信息来构造信息特征【多通道卷积】，前面针对空间信息已有大量研究，本论文关注通道间关系，提出“挤压和激励”——SE块，显式地建模信道之间地相互依赖性。Squeeze-and-ExcitationBlock$F_{tr}$映射输入到特征图中，比如：卷积操作$F_{sq}$使得来自网络全局感受野的信息被它的每一层使用，结果:产生了聚集空

Kevyn158·2022-12-28 10:34

Attention机制

attention机制最早运用于自然语言处理（NLP);SE-net模型是在通道上加入注意力机制：第一个操作:Squeeze(Fsq)，通过全局池化(globalpooling)，将每个通道的二维特征（

Mr.小蔡·2022-12-22 09:46

attention机制（SE-Net、CBAM及Triplet）

简介注意力机制(AttentionMechanism)源于人类视觉的研究，在认知科学中，人类会选择性地关注所有信息的一部分，而忽略其他可见信息。为了合理利用有限的资源，就需要选择视觉区域的特定部分，并重点关注它。在神经网络中，attention机制通常是一个额外的神经网络，能够选择输入的某些部分或给不同部分分配不同的权重，从而能够在大量信息中筛选出重要的信息。空间维度引入attention1、以i

一只小菜皮卡丘·2022-12-16 21:49

【论文阅读笔记】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

论文地址：ECA-Net论文代码：https://github.com/BangguWu/ECANet论文总结 ECA-Net是基于SE-Net的扩展，其认为SEblock的两个FC层之间的维度缩减是不利于

时光机ﾟ·2022-12-08 12:26

注意力机制在CNN中使用总结

目录摘要1、通道注意力机制和空间注意力机制2、SE-Net:Squeeze-and-ExcitationNetworksSE模块的实现SE的另一种实现方式3、轻量模块ECANet（通道注意力超强改进）4

新池坡南·2022-12-01 18:06

【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

CBAM: Convolutional Block Attention Module 通道+空间注意力机制

前言在了解了基于通道的注意力机制SE-NET之后，发现CBAM对于upsample造成的图像损失有一定的弥补作用，这让改进网络结构有了一定的思路。

小哈蒙德·2022-10-30 17:34

CV中的Attention机制总结

CV中的Attention机制注意力机制CV中的注意力机制卷积神经网络中常用的Attention视觉注意力机制在分类网络中的应用SE-Net(CVPR2017)ECA-Net(CVPR2020)CBAM

一直特立独行的猫1994·2022-09-30 07:26

CVPR2018_主干网络系列(3)_SE-Net及其衍生的网络[SE-XX-Net]

论文地址：Squeeze-And-ExcitationNetworks0.摘要卷积神经网络的核心模块就是卷积模块，它通过融合局部感受野上的空间信息和通道维度的信息来构建特征图，该论文之前的研究都是通过分析空间信息获取这部分来增强卷积神经网络对空间信息的编码能力以获得信息更丰富的特征图，本文聚焦通道维度的优化提出一个名为SE(Squeeze-and-Excitation)模块的新颖的单元架构，利

不会算命的赵半仙·2022-08-11 07:44

Channel Attention 通道注意力

通道注意力总结SE-Net:Squeeze-and-ExcitationNetworksCBAM:ConvolutionalBlockAttentionModuleECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworksEPSANet

SoaringPigeon·2022-05-30 07:38

注意力机制总结senet cbam ecanet scnet gcnet

SE-Net:Squeeze-and-ExcitationNetworksSE-Net应用比较多，其基本原理是对于每个输出channel，预测一个常数权重，对每个channel加权一下。

DRACO于·2022-02-14 12:58

Squeeze-and-Excitation Networks（SENet：GAP+2个FC）通道注意力模型公式解析

SENet基线网络图SE-inceptionModuleSE-ResNetModule实验结果烧烛实验（ResNet+SENet结构分析）总结Squeeze-and-ExcitationNetworks代码SE-Net

画尽天下，一世繁华·2021-01-07 17:58

dudoNet中的反投影

通过这个表达，我们可以得到CT的图像域与sino图域之间的梯度的一个关系：从此，我们得到了一个关于两个神经网络：sinogramdomainenhancementnet（SE-NET）和imagedomainen

老李今天学习了吗·2020-09-12 09:03

[Attention]SE-Net论文讲解

转自两篇解析，第一篇作者本人的解析，第二篇某位博主的解析文章1：链接编者按：MomentaPaperReading致力于打造一个自动驾驶学术前沿知识的分享沟通平台，深入浅出让你轻松读懂AI。本次我们分享的主题是ImageNet冠军模型SENet。论文链接：[1709.01507]Squeeze-and-ExcitationNetworksGitHub：hujie-frank/SENet在CVPR2

急流勇进·2020-08-04 07:42

CBAM: Convolutional Block Attention Module

CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule网址：https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdfIntroduction本文主要工作：1)）改进了se-net

karen17·2020-08-03 18:38

ImageNet冠军模型SE-Net详解

编者按：MomentaPaperReading致力于打造一个自动驾驶学术前沿知识的分享沟通平台，深入浅出让你轻松读懂AI。本次我们分享的主题是ImageNet冠军模型SENet。论文链接：[1709.01507]Squeeze-and-ExcitationNetworksGitHub：hujie-frank/SENet在CVPR2018上，有一篇来自Momenta的高级研发工程师胡杰及其所在WMW

MomentaAI·2020-07-07 04:49

第1050期机器学习日报(2017-08-03)

@机器之心Syncedscikit-learn学习之K-means聚类算法与MiniBatchK-Means算法@一起大数据ACL2017五篇最佳论文出炉@wx:AI科技大本营ImageNet冠军模型SE-Net

机器学习日报·2020-07-01 01:58

ResNeSt

一论文导读GoogleNet采用了Multi-path机制，其中每个网络块均由不同的卷积kernels组成ResNeXt在ResNetbottle模块中采用组卷积，将multi-path结构转换为统一操作SE-Net

Major_s·2020-06-25 20:36

se-net，spatial se-net

本章代码来自https://github.com/abhi4ssj/squeeze_and_excitationhttps://blog.csdn.net/jiachen0212/article/details/80542516这篇博文讲的不错SE-NETSE-net的优点在于使用了Globalpooling把通道内信息进行归一化了，然后用两个全连接层加sigmod，把各通道的权重进行重新安排，最

风之羁绊·2020-04-09 17:20

SE-net 学习笔记

Squeeze-and-ExcitationNetworks（2019）Abstract传统的卷积操作使得网络可以聚合空间和通道信息并建立informativefeatures。大量研究致力于通过提高空间编码（spatialencodings)的质量来增强网络的表达能力（representationalpower)。本论文中，作者的关注点是channelrelationship并提出了一个新的框架

cititude·2019-09-16 09:00

CNN经典结构学习笔记

【模型顺序】：LeNet-5；AlexNet；ZFNet；VGGNet；NetInNet；GoogLeNetInceptionV1-V4；ResNet；DenseNet；NasNet；SE-Net；MobileNetV1

Wimb·2019-07-25 16:58

SE-Net 阅读笔记

SE-Net阅读笔记基本结构其中FtrFtr是一个从XX到UU的变换，比如是一个卷积或者一组卷积。跟在FtrFtr之后是squeeze操作和excitation操作。

Link2Link·2018-04-24 12:44

SE-Net: 2017 ImageNet 冠军

近期看了这个模型，对一些参考资料记录在此。1，算法原理的详细解释可以下“http://www.sohu.com/a/161793789_642762”中查看2，原文地址：“https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf”Squeeze-and-ExcitationNetworks3，代码地址：“https://github.com/hujie-frank/SENet”关键

cmat2·2018-04-13 17:20

CVPR | ImageNet冠军模型SE-Net详解

本文转自http://www.sohu.com/a/161793789_642762github地址：https://github.com/hujie-frank/SENet我是Momenta高级研发工程师胡杰，很高兴可以和大家分享我们的SENet。借助我们提出SENet，我们团队（WMW）以极大的优势获得了最后一届ImageNet2017竞赛ImageClassification任务的冠军，并被

非文艺小燕儿_Vivien·2018-02-09 18:36

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