SENet 是 ImageNet 2017（ImageNet收官赛）的冠军模型，和ResNet的出现类似，都在很大程度上减少了之前模型的错误率，并且复杂度低，新增参数和计算量小。 SE block并不是一个完整的网络结构，而是一个子结构，可以嵌入到其他分类或检测模型中。作者在文中将 SENet block 和 ResNet 插入到
论文：Squeeze-and-Excitation Networks code：https://github.com/hujie-frank/SENet 最近，有时间了，正好回顾一下这篇论文，做个笔记，因为文中提出的SE block应用太广泛，只要是个网络就可以加个SE block，可以说是业界的长点万金油 结构简单，idear最好，没有复杂的数学，全凭实验说话 SE block 结
Read Data: 0616 Publication: CVPR 2018 Title: Squeeze-and-Excitation Networks Participants: Jie Hu, Li Shen, Samuel Albanie, Gang Sun, Enhua Wu Aim: 希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。 Research Question: 作者并未引入新的空间维度来进行
文章目录 1 概述 2 SE-ResNet module 3 SE-resnet网络pytorch实现 1 概述 SENet是Squeeze-and-Excitation Networks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，并且很容易可以加载到现有的网络模型框架中。SENet主要是学习了channe
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（computer vision）中的注
###前言 在论文笔记：CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构。本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构。 CIFAR和SVHN上，DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet，具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上，SENet
论文下载 核心 SENet关注channel之间的关系，学习不同channel的重要程度。 创新点 卷积操作默认对输入特征图的所有channel进行融合 → SENet自动学习不同channel特征的重要程度 整体结构 Two-step： squeeze 全局平均池化excitation channel尺度缩放，学习不同channel的重要程度
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和SENet论文，捋一遍SENet，基本代码和图片都是来自网络，这里表示感谢，参考链接均在后文。下面开始。 SENet论文写的很好，有想
1：文字回答：用自己的语言描述注意力机制的方式（最好有图）？ 给特征图提供权重 2：文字回答：Excitation中的Reduction ratio是什么意思？有什么作用？ r：控制第一个全连接层神经元个数。直接影响SE Block的参数量和计算量，r越大，参数越少；r=16时，在精度和参数上得到好的平衡 3：文字回答：SE-Module
1、在HybridSN模块中添加注意力机制： class_num = 16 rate = 16 # SENet论文中建议rate=sqrt(256)=16 class HybridSN(nn.Module): def __init__(self): super(HybridSN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv3d(1, 8, kernel_size=(7, 3, 3), stride=1, padding=0)
代码练习 HybridSN 高光谱分类网络 SENet 实现 视频学习 语义分割中的自注意力机制和低秩重重建 参考：语义分割中的Attention和低秩重建 图像语义分割前沿进展
尝试在HybridSN 高光谱分类网络卷积层后加入SENet模块，代码如下： class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential(
