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SENet精品文章

  • [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 評論0 收藏0
  • 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題。 ,大家可以結(jié)合下面的評論進(jìn)行思考...

    xavier 評論0 收藏0
  • 湯曉鷗為CNN搓了一顆大力丸

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

    張金寶 評論0 收藏0
  • CNN中千奇百怪的卷積方式大匯總

    ...卷積這是ImageNet 2017 競賽 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卷積稱作特征重標(biāo)定卷積。和前面不同的是,這個卷積是對特征維度作改進(jìn)的。一個卷積...

    elliott_hu 評論0 收藏0
  • 最后一屆ImageNet挑戰(zhàn)賽落幕,「末代」皇冠多被國人包攬

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

    jimhs 評論0 收藏0

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