【深度学习入门到精通系列】SE-ResNet module讲解

文章目录

• 1 概述
• 2 SE-ResNet module
• 3 SE-resnet网络pytorch实现

SENet是Squeeze-and-Excitation Networks的简称，拿到了ImageNet2017分类比赛冠军，其效果得到了认可，其提出的SE模块思想简单，易于实现，并且很容易可以加载到现有的网络模型框架中。SENet主要是学习了channel之间的相关性，筛选出了针对通道的注意力，稍微增加了一点计算量，但是效果比较好。

我们可以看到，已经有很多工作在空间维度上来提升网络的性能。那么很自然想到，网络是否可以从其他层面来考虑去提升性能，比如考虑特征通道之间的关系？我们的工作就是基于这一点并提出了 Squeeze-and-Excitation Networks（简称 SENet）。在我们提出的结构中，Squeeze 和 Excitation 是两个非常关键的操作，所以我们以此来命名

标签：Excitation,ResNet,module,网络,SENet,Squeeze,SE
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