squeeze

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

主流注意力机制介绍以及如何添加到YOLOV5

注意力机制分类图1、SE（通道维度）论文名称：Squeeze-and-ExcitationNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf论文代码：https
qq_41627642·2023-02-01 12:00

RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0

y_hat,hidden=my_LSTM(test_x)#这里加to(device)的原因在于为在GPU上，test_x是在CPU上的，所以需要统一到GPU上面y_hat=y_hat[:,-1,:].squeeze
淮雵的Blog·2023-01-31 11:39

SENet在MXNet下的实现（部分代码）

Squeeze-and-ExcitationNetworks（SENet）获得了2017年ImageNet的分类冠军。
魔法少女玛格姬·2023-01-30 16:14

Python pandas中read_csv参数示例详解

2.1filepath_or_buffer(文件)2.2sep(分隔符)2.3delimiter(分隔符)2.4header(表头)2.5names(列名)2.6index_col(索引列)2.7usecols(使用部分列)2.8squeeze
·2023-01-30 00:06

pandas入门01——excel的读取和保存

3.读取文件-获取sheet4.读取文件-指定表头所在行5.读取文件-设置新表头6.读取文件-设置索引列（index_col参数）7.读取文件-读取指定列（usecols参数）8.读取文件-设置维度（squeeze
IT技术学习·2023-01-29 23:38

TextCNN 代码＋图文对应解释

TextCNN代码＋图文对应解释前提适合了解TextCNN大体思路，但是对Pytorch不了解的小伙伴阅读建议:遇到不懂的函数如squeeze()和unsqueeze(),查阅官方文档，或者单独在百度上搜搜这个函数
流水不争先_争的是滔滔不绝·2023-01-28 14:53

深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析 (李庆辉) 读书笔记

1.读取数据df=pd.read_excel（"地址",io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False
EXCEL操作分享·2023-01-27 11:29

SE(Squeeze and Excitation)模块的理解以及代码实现

文章目录1.简介2.运算讲解1.简介SEBlock并非一个完整的网络，而且一个子结构，可以嵌在其他分类或检测模型中。SEBlock的核心思想是通过网络根据loss去学习特征权重，使得有效的featuremap权重更大，无效或效果小的featuremap权重更小的方式去训练模型已达到更好的结果。当然，SEblock嵌在原有的一些分类网络中不可避免地增加了一些参数和计算量，但是在效果面前还是可以接受的
陈壮实的搬砖生活·2023-01-25 18:20

基于Matlab三维切片数据绘图以及自由旋转

例子1slice用法介绍loadmriD=double(squeeze(D));D(D==0)=nan;h=slice(D,[],[],1:size(D,3));set(h,'EdgeColor','none
大作家佚名·2023-01-22 07:18

如何计算2个矩阵的相似性？

原理：把结构矩阵或者功能连接矩阵的上三角矩阵提取出来，然后利用squeeze把上三角矩阵转化为一列，然后计算相关性。
sta@ma@brain·2023-01-22 01:38

pytorch张量运算

之间的转换Tensor的基本类型转换（float转double，转byte等）torch.arange()、torch.range()、torch.linspace的区别：张量的重排（reshape、squeeze
guohui0412·2023-01-20 10:25

c++ 部署libtorch 时对Tensor块的常用操作API (例如vector转换为torch、squeeze、select、select_indxe、max等）

  使用pytorch可以很方便的训练了网络，并且pytorch的官方网站中放出了很全的python对tensor的操作接口API，但是在部署libtorch的时候，c++对tensor的操作接口API，资料不是很多哦，因此，我收集了我部署libtorch的时候，操作tensor块常用的接口API，其实很多和python的接口和类似。文章目录1、vector转为tensor块2、torch::te
仙女修炼史·2023-01-18 03:22

代码记录（3）

torch.randn()标准正态分布【pytorch】torch.normal()离散正态分布【pytorch】torch.linespace()线性间距向量【pytorch】unsqueeze()【pytorch】squeeze
王大银子·2023-01-17 22:10

SENet模型——pytorch实现

论文传送门：Squeeze-and-ExcitationNetworksSENet的目的：让网络对特征层的某些重要的通道更加关注。SENet的方法：使用SEblock通道注意力机制模块。
Peach_____·2023-01-16 08:41

Squeeze Excitation Module 对网络的改进分析

Squeeze-and-ExcitationNetworksSE-net来自于Momenta孙刚团队SE的设计思路：从卷积操作的实际作用来考虑，conv把局部空间信息和通道信息组合起来，组合之后形成FM
dingzhi1945·2023-01-15 12:04

Pandas Groupby函数

聚合3.ApplyGroupbyDataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze
BeaNewer·2023-01-15 10:08

[Pandas]Groupby函数

DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=_NoDefault.no_default,squeeze
起风了xxx·2023-01-15 10:04

SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）

什么是计算机视觉注意力注意力机制就是对输入权重分配的关注，最开始使用到注意力机制是在编码器-解码器(encoder-decoder)中,注意力机制通过对编码器所有时间步的隐藏状态做加权平均来得到下一层的输入变量。计算机视觉（computervision）中的注意力机制（attention）的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重点信息。注：我们只讨论CV里面的注意力机制，不谈N
LN烟雨缥缈·2023-01-13 22:03

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

注意力机制论文:Squeeze-and-Excitation Networks及其PyTorch实现

Squeeze-and-ExcitationNetworksPDF:https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdfPyTorch代码:https://github.com/shanglianlm0525
TravelingLight77·2023-01-13 22:00

SENet网络 Squeeze-and-Excitation Networks

最基本的卷积操作开始说起。近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经网络的核心，通常被看做是在局部感受野上，将空间上（spatial）的信息和特征维度上（channel-wise）的信息进行聚合的信息聚合体。卷积神经网络由一系列卷积层、非线性层和下采样层构成，这样它们能够从全局感受野上去捕获图像的特征来进行图像的描述。然而去学到一个性能非常强劲的网络是相当困难的，其
taoqick·2023-01-13 22:27

SENet: Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-ExcitationNetworks目录具体步骤Squeeze-and-Excitation在做啥SE-InceptionModule和SE-ResNetModule额外的参数量消融实验实现代码具体步骤输入特征图
00000cj·2023-01-13 22:22

论文阅读——SENet：Squeeze-and-Excitation Networks

这之后操作称为squeeze，产生一个通道描述(channeldescriptor)。
burning_planet·2023-01-13 22:51

【论文阅读】SENet：Squeeze-and-Excitation Networks

论文SENet：Squeeze-and-ExcitationNetworks摘要：卷积神经网络建立在卷积运算的基础上，通过在局部感受野内融合空间信息和通道信息来提取信息特征。
快乐小胡！·2023-01-13 22:50

【注意力机制】SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）详解

论文：《Squeeze-and-ExcitationNetworks》论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507代码地址：https://github.com/hujie-frank
姚路遥遥·2023-01-13 22:48

SEnet:Squeeze-and-Excitation Networks论文详解（结合代码）

1.简介卷积神经网络的核心就是卷积算子，它能够使网络通过融合局部感受野的空间和通道信息去构建每一层的特征信息。大量的先前研究已经调查了这种关系的空间组成部分，试图通过提高整个CNN特征层次的空间编码质量来加强其表征能力。在这个工作中，作者聚焦于通道关系并且提出了一个新的结构单元，作者称之为SE模块，SE模块通过激励通道之间的相互依赖性能够自适应的重新校准通道特征关系。作者展示了这些块可以堆叠在一起
Orange_sparkle·2023-01-13 22:47

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

报错：UserWarning: Using a target size (torch.Size([15])) that is different to the input size

thatisdifferenttotheinputsize(torch.Size([15,1])).问题：训练模型时遇到以下报错解决方法：在forward(self,x)函数体中，在returnx之前，加一句x=x.squeeze
呀比小饼干·2023-01-13 09:18

pytorch常用函数API简析与汇总——以备查询

文章目录Tensor运算变换torch.Tensor.transpose()&torch.Tensor.permute()torch.cat()&torch.stack()torch.squeeze()
sherpahu·2023-01-13 06:24

PyTorch中squeeze()和unsqueeze()函数理解

squeeze(arg)表示若第arg维的维度值为1，则去掉该维度，否则tensor不变。
Jorwnpay·2023-01-12 17:36

MobileNet V3模型——pytorch实现

MobileNetV3的方法：①引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制模块，改进倒置残差结构；(
Peach_____·2023-01-12 11:47

pytorch张量操作

)torch.ones_like()/torch.zeros_like()张量和numpy数据的相互转换随机数生成张量张量的操作torch.reshapetorch.unsqueeze()torch.squeeze
丶夜未央丶·2023-01-12 08:04

用于一维序列（1D）的SE Block的Tensorflow实现

Squeeze-and-Excitation(SE)模块或者称为SEnetdefSE_Block(input_tensor,ratio=16):input_shape=K.int_shape(input_tensor
Ben出没冇注意·2023-01-11 20:52

去掉numpy数组的冗余维度

使用np.squeeze去掉长度为一的维度自记示例原数据如下，第三个维度为一gen_sig.shape#(1000,1024,1)使用np.squeeze函数后gen_sig=np.squeeze(gen_sig
weixin_45868218·2023-01-10 19:15

numpy.squeeze() 去除维度为1的向量

https://blog.csdn.net/tracy_leaf/article/details/79297121
火星种萝卜·2023-01-10 19:14

numpy的squeeze函数

http://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78512715reshape函数：改变数组的维数（注意不是shape大小）>>>e=np.arange(10)>>>earray([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])>>>e.reshape(1,1,10)array([[[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]]])>>>e.res
枫叶的一生·2023-01-10 19:14

np.squeeze():把张量中维度为1的维度去掉

importnumpyasnpn_dim_data=np.random.rand(10,1,10,1,1)n_dim_squeeze=np.squeeze(n_dim_data)print(n_dim_data.shape
dew_142857·2023-01-10 19:43

python矩阵的维度减少（squeeze）

用例子进行说明：（1）对0维进行压缩x=np.array([[[0],[1],[2]]])print(x)x.shape(1,3,1)np.squeeze(x).shapenp.squeeze(x,axis
芒果gogo·2023-01-10 19:12

Python删除高维数组中全部维度为1的维度numpy.squeeze()

【小白从小学Python、C、Java】【Python-计算机等级考试二级】【Python-数据分析】Python删除高维数组中全部维度为1的维度numpy.squeeze()[太阳]选择题请问对以下Python
刘经纬老师·2023-01-10 19:09

成功解决RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/

ClassNLLCriterion.cu:15维度不匹配导致input,target的维度与F.cross_entropy()函数要求的维度不匹配解决方法：F.cross_entropy(input,target.squeeze
梦坠凡尘·2023-01-10 12:20

【深度学习基础】SENet——PyTorch实现CNN的SE结构改造

【深度学习基础】【深度学习基础】SENet——PyTorch实现CNN的SE结构改造1论文关键信息1.1SEblock1.1.1squeeze1.1.2Exitation2pytorch实现2.1SEblock
Cai Yichao·2023-01-09 08:33

图像分类经典卷积神经网络—SENet论文翻译（中英文对照版）—Squeeze-and-Excitation Networks（挤压和激励网络）

图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为中英文对照版，纯中文版请稳步：[SENet纯中文版]Squeeze-and-ExcitationNetworks挤压和激励网络
bigcindy·2023-01-09 06:18

Pytorch改变Tensor维度

1.torch.squeeze()/torch.unsqueeze()squeeze函数是对张量的维度进行压缩，去掉维数为1的维度；相反unsqueeze函数是对张量进行维度扩张。
挣脱惯性，换种人生·2023-01-08 08:08

Pytorch——tensor维度变换

1、常用的api（1）View/reshape可以将一个shape转变成任意一个shape（2）Squeeze/unsqueeze挤压与增加维度（3）Transpose/t/permute（矩阵的传置）
橙子吖21·2023-01-08 08:07

pytorch-Tensor维度变换

▪View/reshape▪Squeeze/unsqueeze▪Transpose/t/permute▪Expand/repeatview/reshape这两个API功能一样importtorcha=torch.rand
霄逸鸿·2023-01-08 08:37

3. 形状和转换

文章目录形状和转换改变形状`np.expand_dims``np.squeeze``np.reshape/arr.reshape`反序转置`arr.T``np.transpose`形状和转换array大多数情况下都是以多维的形式出现的
一条大蟒蛇6666·2023-01-06 15:30

SEnet论文笔记及代码

总体介绍：SEnet的主要思想是在图片的通道中加入注意力机制，提出了一种可应用于多种网络结构的Squeeze-and-Exitation结构（SEblock）。
黑曜石小刀·2023-01-06 13:39

理解CNN经典架构（七）——SENet

文章目录简介实验超参设置减少比rrr压缩运算激励运算SEBlock插入位置对比其他模型理解小结论文：Squeeze-and-ExcitationNetworks2017.09代码:https://github.com
夜是故乡明·2023-01-06 13:06

论文笔记：主干网络——SENet

Squeeze-and-ExcitationNetworksSENet文章目录Squeeze-and-ExcitationNetworksSENet论文结构一、摘要核心二、SqueezeandExcitation①Squeeze
liuzeyao_Newton·2023-01-06 13:34
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