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

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,包括 LeNet.AlexNet.ZFNet.VGG.NiN.Inception v1 到 v4.Inception-ResNet.ResNet.WRN.FractalNet.Stochastic Depth.DenseNet.ResNeXt.Xception.SENet.SqueezeNet.N

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优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot

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 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏.除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑战赛中夺冠的网络架构SENet.本文作者为 Momenta 高级研发工程师胡杰. 我是 M

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.网络架构及其实现. 代码主要来自:https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100 ImageNet和ILSVRC ImageNet是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. ILSVRC全称ImageNet Large-Scale Visu

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,在每层感受野的范围内通过融合局部及channel-wise信息可以使网络构建特征.一些研究关注空间组件,通过增强空间特征等级的编码能力在增强表示力.本文重点在于通道之间的联系,提出了SENet block,通过对通道之间的独立性建模来自适应的调整通道之间的响应.可以将这些block进行堆叠得到SEN

Squeeze-and-Excitation Networks SE-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上的值,之前大部分都是空间上做的. 对channel考虑的少,但是卷积本身就可以学到通道之间的组织信息,为什么还要在重新学一遍呢? 那思考densenet显式连接各层,resnet可以连到,DN为何要再连一次? 我们期望特征学习能力,但是需要显式建模来帮助学习 1 SE-net的灵感

文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,有什么问题都可以来找我交流,近期建立了微信交流群,也在朋友圈抽奖赠书十多本了.我的微信是cyx645016617,欢迎各位朋友. 参考目录: @ 目录 1 网络结构 2 参数量分析 3 PyTorch实现与解析 上一节课讲解了MobileNet的一个DSC深度可分离卷积的概念,希望大家可以在实际的任务中使用这种方法,现在再来介绍EfficientNet的另外一个基础知识-,Squeeze-and-Excitation Networks压缩-激活网

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,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十六):Squeeze-and-Excitation Networks 在深度学习领域,CNN分类网络的发展

转: SENet详解及Keras复现代码 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 代码地址:https://github.com/hujie-frank/SENet 1.通道间的特征关系 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

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 for recognising faces across pose and age>中对比实验涉及到的SENet,其结果比ResNet-50还好,所以也学习学习. github上的SENet CNN是通过用局部感受野,基于逐通道基础上,去融合空间信息来提取信息化的特征,对于图像这种数据来说很成功.不过,为

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,一个样本的一个channel做一次pooling,注意这个地方的pooling输出值不是bn_weight * 0 + bn_bias,因为对于BN层而言,是在整个Batch里面对应channel求取的 均值,而不是一个样本一个channel求取的均值,所以一个样本一个channel的均值未必为0.

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:标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积,即深度分离卷积. SENet:注意力机制. 简单起见,使用了[1]的代码,注释掉 layer4,作为基本框架resnet14.然后改变局部结构,验证分类效果. 实验结果 GPU:gtx1070 超参数:epochs=80,lr=0.001,optim=Adam 数据集:c

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触到了PyTorch,感觉打开了深度学习新世界的大门.闲暇之余就用PyTorch训练了最近在图像分类上state-of-the-art的CNN模型,正好在文章中总结如下: ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9]

 \(\bf F_{tr}\) 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

senet: https://arxiv.org/abs/1709.01507 sknet: http://arxiv.org/abs/1903.06586 TL, DR Selective Kernel Networks 启发自皮质神经元根据不同的刺激可动态调节其自身的receptive field, 从而在CNN每一个 stage, 增加不同尺寸 filter 分支. 总体网络结构和 SENet 相似(几乎一致), 相对于大网络, 对小网络的性能提升比较明显. SENet abstract

Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt 姚伟峰 http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt ResNet(2015 Dec) Paper Network Visualization Problem Statement Why Conclusion How to Solve it Breakdown Residule Module Identity Shortc

Squeeze-and-Excitation Networks Paper 近些年来,卷积神经网络在很多领域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,其难点来自很多方面.最近很多工作呗提出来从空间维度层

接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文.....  前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN