\(\bf F_{tr}\) 为标准卷积操作
\(\bf F_{sq}\) 为 Global Average Pooling
\(\bf F_{ex}\) 为两层全连接网络(可以看做两个1×1卷积操作, 先降维, 后升维), 生成向量 \(\bf s\), 为对之前每一层进行重标定的系数
\[\bf{s} = F_{ex}(z, W)=\rm{Sigmoid} \left(W_2 \cdot ReLU(W_1z) \right)\]
\(\bf F_{scale} = u·s\)

下面通过 SE-Inception 模块具体了解

SENet的更多相关文章

  1. Feature Extractor[SENet]

    0.背景 这个模型是<Deep Learning高质量>群里的牛津大神Weidi Xie在介绍他们的VGG face2时候,看到对应的论文<VGGFace2: A dataset f ...

  2. SE-Net要点

    关于SE-Net有些很奇妙的点: 1.首先,所谓的SE module加在了BN层后面,这样的话,SE首先应该是对于BN层输出的feature map求取global average pooling,一 ...

  3. 从LeNet到SENet——卷积神经网络回顾

    从LeNet到SENet——卷积神经网络回顾 从 1998 年经典的 LeNet,到 2012 年历史性的 AlexNet,之后深度学习进入了蓬勃发展阶段,百花齐放,大放异彩,出现了各式各样的不同网络 ...

  4. 验证resneXt,densenet,mobilenet和SENet的特色结构

    简介 图像分类对网络结构的要求,一个是精度,另一个是速度.这两个需求推动了网络结构的发展. resneXt:分组卷积,降低了网络参数个数. densenet:密集的跳连接. mobilenet:标准卷 ...

  5. 论文笔记:CNN经典结构2(WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet)

    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ResN ...

  6. SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)算法笔记---通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度,然后依照这个重要程度去提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征

    Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 2017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 ...

  7. 总结近期CNN模型的发展(一)---- ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9] NASNet [10] SENet [11] Capsules [12]

    总结近期CNN模型的发展(一) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099 余俊 计算机视觉及深度学习   1.前言 好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接 ...

  8. 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 ...

  9. 论文阅读笔记六十:Squeeze-and-Excitation Networks(SENet CVPR2017)

    论文原址:https://arxiv.org/abs/1709.01507 github:https://github.com/hujie-frank/SENet 摘要 卷积网络的关键构件是卷积操作, ...

  10. Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)详解

    一.SENet简介 Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)是由自动驾驶公司Momenta在2017年公布的一种全新的图像识别结构,它通过对特征通道间的相关性进行建 ...

随机推荐

  1. HDU5919:Sequence II

    题面 Vjudge Sol 给一个数列,有m个询问,每次问数列[l,r]区间中所有数的第一次出现的位置的中位数是多少,强制在线 主席树 询问区间内不同的数的个数 树上二分找到那个中位数 # inclu ...

  2. 【bzoj2820】GCD

    Time Limit: 3000 ms Memory Limit: 256 MB description ​ 神犇GJS虐完数论后给zzHGR出了一个数论题. ​ 给定n,m,求1≤x≤n,1≤y≤m ...

  3. Lego-美团点评接口自动化测试实践

    Lego-美团点评接口自动化测试实践 2018-02-07 转自:Lego-美团点评接口自动化测试实践 目录 一.概述  1.1 接口自动化概述  1.2 提高ROI    针对“减少投入成本”    ...

  4. javascript 原型及原型链详解

    我们创建的每个函数都有一个 prototype (原型)属性,这个属性是一个指针,指向一个原型对象,而这个原型对象中拥有的属性和方法可以被所以实例共享. function Person(){ } Pe ...

  5. Python爬取豆瓣音乐存储MongoDB数据库(Python爬虫实战1)

    1.  爬虫设计的技术 1)数据获取,通过http获取网站的数据,如urllib,urllib2,requests等模块: 2)数据提取,将web站点所获取的数据进行处理,获取所需要的数据,常使用的技 ...

  6. IM-iOS退出后台接受消息,app退出后台能接收到推送

    App被失活状态的时候可以走苹果的APNS:但是在活跃的时候却接受不到推送! 那就用到本地推送:UILocalNotification 消息神器. 处理不好可能会有很多本地推送到来,那么问题来了要在什 ...

  7. MySQL Connector 卸载

    MySQL Connector 安装的时候有时候会遇到很多问题,有时候会卸载失败,导致无法重新安装.测试了网上各种办法,删文件,删注册表,重启,360强行删除都不是很有效.最后发现msizap比较有效 ...

  8. 十倍效能提升——Web 基础研发体系的建立

    1 导读 web 基础研发体系指的是, web 研发中一线工程师所直接操作的技术.工具,以及所属组织架构的总和.在过去提升企业研发效能的讨论中,围绕的主题基本都是——”通过云计算.云存储等方式将底层核 ...

  9. Atlas安装配置

    准备环境 192.168.1.1(Altas) 192.168.1.2(MySQL主) 192.168.1.3(MySQL从) 官方链接:https://github.com/Qihoo360/Atl ...

  10. pxe自动化批量安装系统(Centos7)

    PXE:preboot execute environment 环境实现:主服务器ip:10.0.10.1 1 tfpt trivial简单文件共享服务,基于udp协议工作: 加载系统安装程序: 69 ...