作者提出為了增強網絡的表達能力,現有的工作顯示了加強空間編碼的作用。在這篇論文里面,作者重點關注channel上的信息,提出了“Squeeze-and-Excitation"(SE)block,實際上就是顯式的讓網絡關注channel之間的信息 (adaptively recalibrates ...
論文原址:https: arxiv.org abs . github:https: github.com hujie frank SENet 摘要 卷積網絡的關鍵構件是卷積操作,在每層感受野的范圍內通過融合局部及channel wise信息可以使網絡構建特征。一些研究關注空間組件,通過增強空間特征等級的編碼能力在增強表示力。本文重點在於通道之間的聯系,提出了SENet block,通過對通道之間 ...
2019-05-11 22:54 0 938 推薦指數:
作者提出為了增強網絡的表達能力,現有的工作顯示了加強空間編碼的作用。在這篇論文里面,作者重點關注channel上的信息,提出了“Squeeze-and-Excitation"(SE)block,實際上就是顯式的讓網絡關注channel之間的信息 (adaptively recalibrates ...
Squeeze-and-Excitation Networks 簡介 SENet提出了一種更好的特征表示結構,通過支路結構學習作用到input上更好的表示feature。結構上是使用一個支路去學習如何評估通道間的關聯,然后作用到原feature map上去,實現對輸入的校准。支路的幫助 ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1707.02921 代碼: https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 以DNN進行超分辨的研究比較流行,其中,殘差學習較大的提高了性能。本文提出了增強的深度超分辨網絡(EDST ...
論文標題:Squeeze-and-Excitation Networks 論文作者:Jie Hu Li Shen Gang Sun 論文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers ...
論文源址:https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代碼: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要 在對網絡的輸入上做點小處理,就可以改變DNN ...
論文源址:https://arxiv.org/abs/1611.06612 tensorflow代碼:https://github.com/eragonruan/refinenet-image-segmentation 摘要 RefineNet是一種生成式的多路徑增強網絡 ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1703.10295 github:https://github.com/lachlants/denet 摘要 本文重新定義了目標檢測,將其定義為用於評估一個規模較大但較為稀疏的的邊界框依賴性的概率分布。隨后,作者 ...
Momenta詳解ImageNet 2017奪冠架構SENet 轉自機器之心專欄 作者:胡傑 本屆 CVPR 2017大會上出現了很多值得關注的精彩論文,國內自動駕駛創業公司 Momenta 聯合機器之心推出 CVPR 2017 精彩論文解讀專欄。除此之外,Momenta 還受 ...