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模,把重要的特征进行强化来提升准确率。这个结构是2017 ILSVR竞赛的冠军,top5的错误率达到了2.251%,比2016年的第一名还要低25%,可谓提升巨大。
Squeeze-and-Excitation(SE) block并不是一个完整的网络结构,而是一个子结构,可以嵌到其他分类或检测模型中。
SENet的核心思想在于通过网络根据loss去学习特征权重,使得有效的feature map权重大,无效或效果小的feature map权重小的方式训练模型达到更好的结果。
二、SENet的提出
1.从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
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