SENet精品文章

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  [ResNet系] 007 SENet

  SENet Squeeze-and-Excitation NetworksJie Hu, Li Shen, Gang Sun 摘要 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顧名思義就是依賴卷積操作，使用局部感受區(qū)域（local receptive field）的思想融合空間信息和通道信息來(lái)提取包含信息的特征。有很多工作從增強(qiáng)空間維度編碼...

  huashiou 2019-06-26 18:17 評(píng)論0 收藏0
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  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中十大拍案叫絕的操作！

  ...更多的好處，這里可以參考一個(gè)PPT：極深網(wǎng)絡(luò)（ResNet/DenseNet）: Skip Connection為何有效及其它 ，以及我的一篇文章：為什么ResNet和DenseNet可以這么深？一文詳解殘差塊為何能解決梯度彌散問(wèn)題。 ，大家可以結(jié)合下面的評(píng)論進(jìn)行思考...

  xavier 2019-04-25 18:18 評(píng)論0 收藏0
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  湯曉鷗為CNN搓了一顆大力丸

  ...使用，提升它們的性能，但不會(huì)增加計(jì)算成本。經(jīng)典的DenseNet、ResNet、ResneXt、SENet等等，都能用它來(lái)助攻。這就相當(dāng)于給深度學(xué)習(xí)模型加了個(gè)buff，或者說(shuō)，喂下了一顆大力丸。同時(shí)，它還可以算是遷移學(xué)習(xí)的替代品。在一個(gè)數(shù)據(jù)...

  張金寶 2019-04-25 18:29 評(píng)論0 收藏0
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  CNN中千奇百怪的卷積方式大匯總

  ...卷積這是ImageNet 2017 競(jìng)賽 Image Classification 任務(wù)的冠軍模型SENet的核心模塊，原文叫做Squeeze-and-Excitation，我結(jié)合我的理解暫且把這個(gè)卷積稱作特征重標(biāo)定卷積。和前面不同的是，這個(gè)卷積是對(duì)特征維度作改進(jìn)的。一個(gè)卷積...

  elliott_hu 2019-04-25 18:18 評(píng)論0 收藏0
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  最后一屆ImageNet挑戰(zhàn)賽落幕，「末代」皇冠多被國(guó)人包攬

  ...E 模型是該團(tuán)隊(duì)參賽作品的基礎(chǔ)。他們研發(fā)了多個(gè)版本的 SENet，比如 SE-ResNet，SE-ResNeXt 和 SE-Inception-ResNet，在增加少量運(yùn)算和 GPU 內(nèi)存的基礎(chǔ)上，這明顯超過(guò)了它們的非 SE 對(duì)應(yīng)部分。該團(tuán)隊(duì)在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中達(dá)到了 2.3% 的 top-5 誤差...

  jimhs 2019-04-25 18:17 評(píng)論0 收藏0